这里的类型必须是long, 两个类0和1target = torch.tensor([0, 1, 1], dtype=torch.long)# --- CrossEntropy loss: reduction ---# 三种模式的损失函数loss_f_none = nn.CrossEntropyLoss(weight=None, reduction='none')loss_f_sum = nn.CrossEntropyLoss(weight=None, reduction='sum')loss_f_mean...
损失函数也叫代价函数(cost function)/ 准测(criterion)/ 目标函数(objective function)/ 误差函数(error function)。 二、Pytorch内置损失函数 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:...
BCEWithLogitsLoss损失函数把 Sigmoid 层集成到了 BCELoss 类中. 该版比用一个简单的 Sigmoid 层和 BCELoss 在数值上更稳定, 因为把这两个操作合并为一个层之后, 可以利用 log-sum-exp 的 技巧来实现数值稳定。 torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, reduction='mean...
weight:可选参数,权重,即类别权重,当类别数不平衡的时候可以使用,float型变量,必须对每个类别都设置一个权重。 ignore_index:指定一个类别值,该类别的数据将不会对loss计算有影响,也不会参与梯度计算,比如一共五个类[0,1,2,3,4],指定ignore_index=3, 则label=3的数据不会参与loss计算和梯度下降。 特点 实...
importtorch#定义loss函数loss_function=torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,ignore_index=-100,reduction='mean')##weight:tensor类型或None,tensor格式:(K,)##作用:对标签中的各类别指定计算loss的权重(当标签为某类时,计算的loss值更大或更小,使得参数优化更快或更慢),None时默认各类权重相等。##ignore_...
6、BCEWithLogitsLoss BCEWithLogitsLoss损失函数把 Sigmoid 层集成到了 BCELoss 类中. 该版比用一个简单的 Sigmoid 层和 BCELoss 在数值上更稳定, 因为把这两个操作合并为一个层之后, 可以利用 log-sum-exp 的 技巧来实现数值稳定. torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, reduction=‘mean’, pos_weight...
目标函数Objective Function:Obj = Cost + Regularization 二、交叉熵损失函数 三、NLL \ BCE \ BCEWithLogits Loss. 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 ...
2、其他不常用loss 1、损失函数 损失函数,又叫目标函数,是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。 损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数,在机器学习过程中,有多种损失函数可供选择,典型的有距离向量,绝对值向量等。
代价函数(Cost Function): 目标函数(Objective Function): 在这里插入图片描述 2. 交叉熵损失函数 1.nn.CrossEntropyLoss 功能:nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss()结合,进行交叉熵计算 主要参数: weight:各类别的loss设置权值 ignore_index:忽略某个类别
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,然而神经网络输出的是向量,并不是概率分布的形...