F.Cross_entropy(input, target)函数中包含了softmax和log的操作,即网络计算送入的input参数不需要进行这两个操作。 例如在分类问题中,input表示为一个torch.Size([N, C])的矩阵,其中,N为样本的个数,C是类别的个数,input[i][j]可以理解为第 i 样本的类别为 jj的Scores,Scores值越大,类别为 j 的可能性...
PyTorch官方实现:CrossEntropyLoss — PyTorch 1.12 documentation torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0)从多种版本中挑选一种实现,完整代码如下: import torch as nn import torch.nn.functional as F class ...
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 。
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: AI检测代码解析 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...
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-...
F.cross_entropy(x,y) 1x = np.array([[ 1, 2,3,4,5],2[1, 2,3,4,5],3[1, 2,3,4,5]]).astype(np.float32)4y = np.array([1, 1, 0])5x =torch.from_numpy(x)6y =torch.from_numpy(y).long()78soft_out = F.softmax(x,dim=1)9log_soft_out =torch.log(soft_out)10...
2、CrossEntropyLoss()损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类(具体几类)训练的时候是非常有用的。 3、softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 其公式如下: ...
熵(Entropy),信息熵:常被用来作为一个系统的信息含量的量化指标,从而可以进一步用来作为系统方程优化的目标或者参数选择的判据。 1.1 信息熵的性质 单调性,发生概率越高的事件,其携带的信息量越低; 非负性,信息熵可以看作为一种广度量,非负性是一种合理的必然; ...
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...
程序运行到第一个断点处,我们步入,就到了 loss.py 文件中的一个 classCrossEntropyLoss(_WeightedLoss):交叉熵损失类的__init__方法, 这里发现交叉熵损失函数继承_WeightedLoss这个类: 我们继续步入,就到了class _WeightedLoss(_Loss):这个类里面,就会发现这个类继承_Loss, 那么我们继续步入,就到了_Loss这个类里...