CLASS torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100,reduce=None, reduction=‘mean’, label_smoothing=0.0) 1. 类别的分类问题。参数weight给定时,其为分配给每一个类别的权重的一维张量(Tensor)。当数据集分布不均衡时,这是很有用的。 函数输入(input)应包含每一...
2. nn.CrossEntropyLoss() 实际上默认(reduction='mean')计算的是每个样本的平均损失,已经做了归一化处理,所以不需要对得到的结果进一步除以 batch_size 或其他某个数,除非是用作 loss_weight。下面是一个简单的例子: import torch import torch.nn as nn # 定义损失函数 criterion = nn.CrossEntropyLoss() #...
reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。 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...
importtorchimporttorch.nnasnnimportmathimportnumpyasnpentroy=nn.CrossEntropyLoss()input=torch.tensor([[0.0043,-0.0174],[-0.0182,-0.0238]])target=torch.tensor([1,0])output=entroy(input,target)print("output=:",output)loss1=(0.0174+np.log(np.exp(0.0043)+np.exp(-0.0174)))loss2=(0.0182+np....
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight = None, size_average=None, ignore_index = -100, reduce = None, reduction='mean') 1. 功能:计算交叉熵函数 主要参数: ignore_index:忽略某个类的损失函数 计算公式: loss = nn.CrossEntropyLoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) ...
每一个batch的loss就是: 其中m为当前batch的样本量,n为类别数。 2,Pytorch中CrossEntropy的形式 语义分割的本质是对像素的分类。因此语义分割也是使用这个损失函数。首先看代码定义: 1 2 3 4 5 6 7 def cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, ...
在机器学习和深度学习的多分类任务中,交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)是一个非常重要的概念。PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架,提供了便捷的接口来实现这一损失函数。本文将详细探讨PyTorch中的CrossEntropyLoss,包括其实现原理、使用方法和一些实践技巧。 一、交叉熵损失函数简介 交叉熵损失函数用于衡量两个概率分...
再回顾PyTorch的CrossEntropyLoss(),官方文档中提到时将nn.LogSoftmax()和 nn.NLLLoss()进行了结合,nn.LogSoftmax() 相当于激活函数 , nn.NLLLoss()是损失函数,将其结合,完整的是否可以叫做softmax+交叉熵损失函数呢? 计算公式: 参数:weight(Tenso...
在没有weight权值时,接收输出概率值x、class类别值,然后对其取指数exp即softmax,在取-log即得到交叉熵损失函数(这里计算时取了某1个样本,故P(xi)P(xi)=1) nn.CrossEntropyLoss主要参数 nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, ...
损失函数(Loss Function): 代价函数(Cost Function): 目标函数(Objective Function): 在这里插入图片描述 2. 交叉熵损失函数 1.nn.CrossEntropyLoss 功能:nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss()结合,进行交叉熵计算 主要参数: weight:各类别的loss设置权值