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_entrop
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...
最后是要将每行中m个结果相加得到每个样本的交叉熵,然后再对这n行取平均得到一个batch的平均交叉熵,即-tf.reduce_mean()函数来实现 总结:因为交叉熵一般会与softmax一起使用,所以TF对这两个功能进行了封装,并提供了tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits函数 cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_...
因此在分类问题上,采用Cross Entropy具有更快的运算速度。 另外目前主流上也不将MSE用于分类问题上,原因在于: (1) Sigmoid+MSE的方法有时会造成梯度离散的现象,且会增加training的难度。 (2) 采用Cross Entropy进行分类的速度会更快。 (3) 但也要学会变通,对于前沿问题上,若采用Cross Entropy法收敛效果不佳,可以...
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。
pytorch cross_entropy如何传入浮点型标签 在使用 PyTorch 进行深度学习时,cross_entropy损失函数通常用于计算分类问题中的损失。这一函数的正常使用需要整数型标签(即类别的索引),但在某些情况下,用户可能会意外地传入浮点型标签,这造成了一些问题。本篇博文将详细探讨如何解决“PyTorchcross_entropy如何传入浮点型标签”...
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-...
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...
在PyTorch中,我们可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss来实现交叉熵损失的计算。这个函数在内部使用了log_softmax函数,它首先对模型输出进行softmax操作,然后计算对数概率。在此基础上,它将真实标签与对数概率进行比较并计算交叉熵损失。 CrossEntropyLoss函数的使用非常简单,只需要将模型输出(logits)和真实标签作为输入即可。