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...
步骤5:定义损失函数并设置权重 criterion=nn.CrossEntropyLoss(weight=weights)# 使用加权交叉熵损失 1. 我们使用nn.CrossEntropyLoss定义损失函数,并将之前计算的权重传入。 步骤6:训练模型 model=SimpleModel()optimizer=optim.Adam(model.parameters())forepochinrange(10):# 训练模型10个epochforinputs,labelsintra...
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...
其实这些步骤在 CrossEntropyLoss 中就有,如果不想让网络的最后一层是 log_softmax 层的话,就可以采用 CrossEntropyLoss 完全代替此函数。 参数: weight(Tensor)- 为每个类别的 loss 设置权值,常用于类别不均衡问题。weight 必须是 float 类型的 tensor,其长度要于类别 C 一致,即每一个类别都要设置有 weight。
weight=np.median(self.freq)/self.freq# np.median中位数criterion=nn.CrossEntropyLoss(weight=weight...
l2=loss2(predict,lable)loss=binary_cross_entropyloss(predict,lable,weight=weight2)print(l2,loss)...
1. nn.CrossEntropyLoss 功能:交叉熵损失函数,用于多分类问题。这个损失函数结合了nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss的计算过程。通常用于网络最后的分类层输出 主要参数: weight:各类别的loss设置权值 ignore_index:忽略某个类别 reduction:计算模式,可为 none /sum /mean: ①. none:逐个元素计算 ②. sum:所有元素求和...
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, ignore_index=-100, reduction='mean')#weight (Tensor, optional) – 自定义的每个类别的权重. 必须是一个长度为 C 的 Tensor#ignore_index (int, optional) – 设置一个目标值, 该目标值会被忽略, 从而不会影响到 输入的梯度。#reduction-三个值,none: 不使用约...
1、nn.CrossEntropyLoss 功能:nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss()结合,进行交叉熵计算 数据值进行归一化 主要参数: weight:各类别的loss设置权值 ignore_index:忽略某个类别 reduction:计算模式 交叉熵 = 信息熵 + 相对熵 交叉熵: 自信息 相对熵:两个分部之间的差异,不具备对称性 ...
criterion=nn.CrossEntropyLoss(weight=weight)ce=nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=255,weight=weight_CE)loss=ce(inputs,outputs) 但有时候,我们不仅每个类别有权重,而且每个样本的权重也不相同。这时候需要更精细的控制了,可通过两步来达到此目的: (1) 在初始化函数时设置reduction='none', 此时loss函数返回的...