CrossEntropyLoss internally applies softmax. 拓展: F.log_softmax() F.log_softmax 等价于先应用 softmax 激活函数,然后对结果取对数 log()。它是将 softmax 和log 这两个操作结合在一起,以提高数值稳定性和计算效率。具体的数学定义如下: 在代码中,F.log_softmax 的等价操作可以用以下步骤实现: 计算...
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...
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...
二、PyTorch中的CrossEntropyLoss 在PyTorch中,CrossEntropyLoss结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()(负对数似然损失)两个步骤。具体来说,它首先会对网络的原始输出(logits)应用softmax函数,将输出转换为概率分布,然后计算这个概率分布与真实标签之间的交叉熵损失。 1. 使用方法 import torch import torch.nn as n...
print('loss2=:',loss2) 输出 output=: tensor([0.0704, 0.6904]) loss1=: 0.7040560406550992 loss2=: 0.6903511005548232 表示target = 1的是计算出来损失的0.1倍 示例4: entroy=nn.CrossEntropyLoss( weight =torch.FloatTensor([1,0.1]),reduction="mean") ...
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, ...
那我们来解释一下，nn.CrossEntropyLoss()的weight如何解决样本不平衡问题的。当类别中的样本数量不均衡...
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, ...