PyTorch中的cross_entropy函数在torch.nn模块中定义,并可以通过调用torch.nn.functional.cross_entropy来使用。cross_entropy函数接受两个参数:input和target。 input参数是指模型的输出,通常为一个形状为(batch_size, num_classes)的张量。其中,batch_size表示每个批次中的样本数量,num_classes表示类别的个数。 target参...
使用F.cross_entropy()直接可以传入参数和输入数据,而且由于F.cross_entropy() 得到的是一个向量也就是对batch中每一个图像都会得到对应的交叉熵,所以计算出之后,会使用一个mean()函数,计算其总的交叉熵,再对其进行优化。 1 2 3 import torch.nn.functionalasF loss = F.cross_entropy(input, target).mean()...
尝试理解PyTorch中的cross_entropy损失 PyTorch中的cross_entropy损失是一种常用的损失函数,用于衡量分类模型的预测结果与真实标签之间的差异。它适用于多分类问题,并且可以处理类别不平衡的情况。 cross_entropy损失的计算公式如下: 代码语言:txt 复制 loss = -∑(y * log(y_hat)) 其中,y表示真实标签的概率分布,y...
在PyTorch中,我们可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss类来计算交叉熵损失。这个类将softmax层和交叉熵损失函数结合在一起,方便我们使用。下面是一个示例: importtorchimporttorch.nnasnn# 模型输出outputs=torch.tensor([[0.1,0.2,0.7],[0.3,0.5,0.2]])# 真实标签labels=torch.tensor([2,0])# 创建交叉熵损失函数...
Cross Entropy(交叉熵)也是同MSE一样,被用来处理Loss。 首先介绍entropy的概念,entropy中文称作熵,用来表达uncertainty(不确定性)和chaos(混乱度),是由克劳修斯(T.Clausius) 于1854年提出的。 一般将entropy的表达式定义为: 对于当前分布上的每一个i的取值,每一个i的probability与log下的probability的乘积。
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0)从多种版本中挑选一种实现,完整代码如下: import torch as nn import torch.nn.functional as F class LabelSmoothingLoss(nn.Module): '''LabelSmoothingLoss ''' ...
F.cross_entropy 先来讲下基本的交叉熵cross_entropy,官网如下:torch.nn.functional.cross_entropy — PyTorch 1.12 documentation torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) ...
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 ...
torch.nn.CrossEntropyLoss() 4、KL 散度损失KLDivLoss 计算input 和 target 之间的 KL 散度差异。Kullback-Leibler散度损失,是深度学习中常用的一种损失函数,用于衡量两个概率分布之间的差异。通常情况下,真实概率分布由one-hot编码表示,而模型的预测概率分布则由模型输出的概率向量表示。
在PyTorch框架中,处理二分类问题时经常会用到两种损失函数:binary_cross_entropy(BCELoss)和binary_cross_entropy_with_logits(BCEWithLogitsLoss)。尽管它们的目的相似,但在使用方法和内部实现上存在显著差异。本文将简明扼要地介绍这两种损失函数,帮助读者在实际应用中选择合适的工具。 一、概述 BCELoss(Binary Cross-...