说明CrossEntropyLoss内部做了softmax和log。 三. 总结 CrossEntropyLoss=NLLLoss+softmax+log 在实际训练中,如果做的是分类任务,且使用CrossEntropyLoss作为损失函数的话,神经网络的部分就没必要加入nn.Softmax或者nn.LogSoftmax等之类的,因为在CrossEntropyLoss已经内置了该功能。
所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式,再采用交叉熵损失函数计算 loss。当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别,对于不平衡的训练集非常有效。 cross-entropy 本质上是用来衡量两个概率分布的相似性的。交叉熵值越小,...
四、softmax、log_softmax、CrossEntropyLoss 、NLLLoss 四个函数的对比 (1)softmax/sigmoid 这个只对应于上面的第一步骤,即相当于是激活函数操作,将输出缩放到[0,1]之间 (2)log_softmax 在softmax的结果上再做多一次log运算,即相当于是一次性完成第一步和第二步。 (3)nll_loss 这个实际上只对应于上面的...
returnnll_loss(log_softmax(input, 1), target, weight, None, ignore_index, None, reduction) 从上面代码可知:input和target是Tensor格式,并且先计算log_softmax,再计算nll_loss。(实际上softmax计算+ log计算 + nll_loss 计算== 直接使用CrossEntropyLoss计算) 2.1 通过softmax+log+nll_loss 计算CrossEntro...
一、损失函数 nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss() ,结合了 nn.LogSoftmax() 和 nn.NLLLoss() 两个函数。它在做分类(具体几类)训练的时候是非常有用的。 二. 什么是交叉熵 交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度。举个例子:在做分类训练的时候,如果一个样本属于第...
3. 交叉熵损失 CrossEntropyLoss 当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别. 对于不平衡的训练集非常有效。 在多分类任务中,经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数,因为交叉熵描述了两个概率分布的差异,然而神经网...
交叉熵(cross entropy):用于度量两个概率分布间的差异信息。交叉熵越小,代表这两个分布越接近。 函数表示(这是使用softmax作为激活函数的损失函数表示): ( 是真实值, 是预测值。) 命名说明: pred=F.softmax(logits),logits是softmax函数的输入,pred代表预测值 ...
softmax()，那么就不可以再直接使用torch.nn.CrossEntropyLoss()。而是在torch.softmax()后，再使用...
前言:pytorch中有几个非常容易搞混淆的函数,它们是softmax和log_softmax,CrossEntropyLoss()和NLLLoss(),为了更加彻底的弄清楚,本文将分为两篇文章来说明,第一篇说明原理,第二篇说明用法。 一、二分类损失函数 1.1 从一个简单的实例说起 对于一个二分类问题,比如我们有一个样本,有两个不同的模型对他进行分类...
初始化交叉熵损失函数loss_fn=nn.CrossEntropyLoss()# 示例：计算损失predicted=model(input)loss=loss_...