loss = torch.nn.CrossEntropyLoss() output = loss(x, y) 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...
3. CrossEntropyLoss(交叉熵损失) class torch.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...
importtorchimporttorch.nnasnn# 假设有3个样本,每个样本预测5个类别的logitslogits=torch.randn(3,5,requires_grad=True)labels=torch.tensor([1,0,4])# 真实标签# 使用CrossEntropyLoss计算损失criterion_ce=nn.CrossEntropyLoss()loss_ce=criterion_ce(logits,labels)print(f'CrossEntropyLoss: {loss_ce.item(...
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...
交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss)是多分类问题中最常用的损失函数之一。它可以衡量模型的输出概率分布与真实标签之间的差异。交叉熵损失函数通过将预测的概率分布与真实标签的one-hot编码进行比较,计算模型预测错误的程度。 假设我们有N个训练样本和C个类别,对于第i个样本,其真实标签为one-hot向量yi=[y1, y2, ...
3. 交叉熵损失 CrossEntropyLoss 当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别. 对于不平衡的训练集非常有效。 在多分类任务中,经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数,因为交叉熵描述了两个概率分布的差异,然而神经网...
pytorch中的nn.CrossEntropyLoss()计算原理 生成随机矩阵 x = np.random.rand(2,3) array([[0.10786477, 0.56611762, 0.10557245], [0.4596513 , 0.13174377, 0.82373043]]) 计算softmax 在numpy中 y = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=1, keepdims=True)...
在机器学习和深度学习的多分类任务中,交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)是一个非常重要的概念。PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架,提供了便捷的接口来实现这一损失函数。本文将详细探讨PyTorch中的CrossEntropyLoss,包括其实现原理、使用方法和一些实践技巧。 一、交叉熵损失函数简介 交叉熵损失函数用于衡量两个概率分...
Pytorch中CrossEntropyLoss()函数的主要是将softmax-log-NLLLoss合并到一块得到的结果。 Softmax后的数值都在0~1之间,所以ln之后值域是负无穷到0。 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 。 NLLLoss的结果就是把上面的输出与Label对应的那个值拿出来(下面例子中就是:将log...
print(loss(predict, target)) # tensor(-1.1228) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. nn.CrossEntropyLoss 即CELoss,交叉熵损失。等价为predict经log_softmax后执行nn.NLLLoss。 公式为:$ CELoss(x, y) = - \sum y_i * log(x_i) $ ...