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()...
1.75才应该是cross entropy...我们对这一假设进行尝试,重新定义cross entropy函数: def cross_entropy(y_true, y_pred): y_pred = tf.nn.softmax(y_pred...中自行实现的cross entropy函数在实际的运行中发现效率略低于pytorch内置的函数实现,因此,在实际的应用中,更建议使用系统内置的cross entropy函数,尽管其...
一、概述 BCELoss(Binary Cross-Entropy Loss):这是PyTorch中的一个类,位于torch.nn模块。它接受模型输出的概率值(即已经通过sigmoid或softmax激活函数处理后的值)作为输入,并计算与真实标签之间的二元交叉熵损失。 BCEWithLogitsLoss(Binary Cross-Entropy with Logits Loss):这是一个函数,位于torch.nn.functional模块。
F.cross_entropy(x,y) cross_entropy(x,y)是交叉熵损失函数,一般用于在全连接层之后,做loss的计算。 其中x是二维张量,是全连接层的输出;y是样本标签值。 x[batch_size,type_num];y[batch_size]。 cross_entropy(x,y)计算结果是一个小数,表示loss的值。 举例说明 x = np.array(...
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...
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,是softmax函数的输出。 pred_log=F.log_softmax(...
在PyTorch中,可以使用torch.nn.functional中的weighted_cross_entropy_with_logits函数来模拟加权交叉熵损失函数。 加权交叉熵损失函数是一种常用的用于多分类问题的损失函数,它可以解决类别不平衡问题。在实际应用中,不同类别的样本数量可能存在差异,为了平衡不同类别的重要性,可以使用加权交叉熵损失函数。 weighted_cross...
目录 收起 F.cross_entropy 标签平滑损失 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='mea...
pytorch中交叉熵的计算公式 交叉熵(cross-entropy) 熵其实是信息量的期望值,它是一个随机变量的确定性的度量。熵越大,变量的取值越不确定,反之就越确定 交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。 1.什么是信息量?
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...