Pytorch中CrossEntropyLoss()函数的主要是将softmax-log-NLLLoss合并到一块得到的结果。 1、Softmax后的数值都在0~1之间,所以ln之后值域是负无穷到0。 2、然后将Softmax之后的结果取log,将乘法改成加法减少计算量,同时保障函数的单调性 。
nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失 torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) This criterion computes the cross entropy loss between input logits and target. 该函数计算输入 logits 和目标之间的交叉熵损失。 参数...
loss1 = F.nll_loss(temp3,target) print('loss1: ', loss1) 2.2 直接使用交叉熵损失计算 直接使用交叉熵损失计算: 1 2 3 loss2 = nn.CrossEntropyLoss() result2 = loss2(pred_output, target) print('result2: ', result2) 对比结果可以发现 通过 对CrossEntropyLoss函数分解并分步计算的结果,与直...
随后我们脑子里可能还会出现Sigmoid()这个函数: pytorch中的CrossEntropyLoss()函数实际就是先把输出结果进行sigmoid,随后再放到传统的交叉熵函数中,就会得到结果。 那我们就先从sigmoid开始说起,我们知道sigmoid的作用其实是把前一层的输入映射到0~1这个区间上,可以认为上一层某个样本的输入数据越大,就代表这个样本标...
return loss3 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 2. 采用pytorch的crossentropy 将crossentropy的reduction='none' 改变input,target的shape:需要将input变为:bc-1, target:b*-1 example具体代码: import torch import torch.nn as nn ...
1. 浅谈CrossEntropyLoss 代码实现 2. 浅谈Label Smoothing 代码实现 3. 实验验证 0. 前言 一般情况下我们都是直接调用Pytorch自带的交叉熵损失函数计算loss,但涉及到魔改以及优化时,我们需要自己动手实现loss function,在这个过程中如果能对交叉熵损失的代码实现有一定的了解会帮助我们写出更优美的代码。
在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy,CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax。看得我头大,所以整理本文以备日后查阅。 首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于torch.nn,而另一部分则来自于torch.nn.functional(常缩写为F)。二者函数的区别可参见知乎:torch.nn和funtional函数区别是什么?
第一次用的损失函数是均方误差MSELoss程序正常运行没有遇到问题,但当换成CrossEntropyLoss后会报如下错误: RuntimeError: Expected o...
在Pytorch中,CrossEntropyLoss()则自动做好了softmax,取对数,对label进行one-hot encoding三项预处理,这对code的影响如下 1.设计网络的最后一层不需要加softmax,实例如下 classNeuralNet(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,num_classes):super(NeuralNet,self).__init__()self.fc1=nn.Linear...
Pytorch中CrossEntropyLoss()函数的主要是将softmax-log-NLLLoss合并到一块得到的结果。 1、Softmax后的数值都在0~1之间,所以ln之后值域是负无穷到0。 2、然后将Softmax之后的结果取log,将乘法改成加法减少计算量,同时保障函数的单调性 ...