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...
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...
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。
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 ...
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,返回标量 ③. mean:加权平均,返回标量 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ig...
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...
每一个batch的loss就是: 其中m为当前batch的样本量,n为类别数。 2,Pytorch中CrossEntropy的形式 语义分割的本质是对像素的分类。因此语义分割也是使用这个损失函数。首先看代码定义: 1 2 3 4 5 6 7 def cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, ...
loss = F.weighted_cross_entropy_with_logits(logits, weights) 其中,batch_size表示批量大小,num_classes表示类别数量,weight_1, weight_2, ..., weight_num_classes表示每个类别的权重。 加权交叉熵损失函数的优势在于可以有效处理类别不平衡问题,提高模型在少数类别上的性能。它适用于各种多分类任务,例如图像分类...
1.CrossEntropyLoss classtorch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='elementwise_mean') 功能 将输入经过softmax激活函数之后,再计算其与target的交叉熵损失。即该方法将nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()进行了结合。严格意义上的交叉损失函数应该是nn.NLLLo...