PyTorch通过torch.nn.functional.cross_entropy(简称F.cross_entropy)提供了这一损失函数的便捷实现。然而,仅仅依赖交叉熵损失有时可能导致模型过拟合,尤其是在处理复杂或噪声数据时。此时,标签平滑(Label Smoothing)技术成为了一个有力的辅助工具。 PyTorch中的交叉熵损失(Cross-Entropy Loss) F.cross_entropy函数是PyTo...
先来讲下基本的交叉熵cross_entropy,官网如下:torch.nn.functional.cross_entropy — PyTorch 1.12 documentation torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) loss=F.cross_entropy(input, target...
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.functionalasF loss = F.cross_entropy(input, target).mean()...
先来讲下基本的交叉熵cross_entropy,官网如下:torch.nn.functional.cross_entropy — PyTorch 1.12 documentation torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) loss=F.cross_entropy(input, ...
方法二,使用cross_entropy()实现 torch.nn.functional.cross_entropy(input, target) 这里的input是没有经过处理的logits,这个函数会自动根据logits计算出pred_log target是真实值 >>> import torch >>> import torch.nn.functional as F >>> x = torch.randn(1, 28) >>> w = torch.randn(10,28) >>>...
loss = criterion(input, target) loss2 = torch.nn.functional.cross_entropy(input=input,target=target) print("cross_entropy函数计算loss的结果:") print(loss) print("CrossEntropyLoss类计算loss的结果:") print(loss2) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 输出结果为:...
常见的分类损失函数:0-1 Loss、交叉熵、Negative Log-Likelihood Loss、Weighted Cross Entropy Loss 、Focal Loss 这些损失函数通过torch.nn库和torch.nn.functional库导入。这两个库很类似,都涵盖了神经网络的各层操作,只是用法有点不同,nn是类实现,nn.functional是函数实现。
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...
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?
在PyTorch中,可以使用torch.nn.functional中的weighted_cross_entropy_with_logits函数来模拟加权交叉熵损失函数。 加权交叉熵损失函数是一种常用的用于多分类问题的损失函数,它可以解决类别不平衡问题。在实际应用中,不同类别的样本数量可能存在差异,为了平衡不同类别的重要性,可以使用加权交叉熵损失函数。