2. nn.CrossEntropyLoss() 实际上默认(reduction='mean')计算的是每个样本的平均损失,已经做了归一化处理,所以不需要对得到的结果进一步除以 batch_size 或其他某个数,除非是用作 loss_weight。下面是一个简单的例子: import torch import torch.nn as nn # 定义损失函数 criterion = nn.CrossEntropyLoss() #...
nn.CrossEntropyLoss() 该损失函数结合了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。在训练过程中,对于每个类分配权值,可选的参数权值应该是一个1D张量。当你有一个不平衡的训练集时,这是是非常有用的。那么针对这个函数,下面将做详细的介绍。
pytorch nn.crossentropyloss 公式 pytorch中的nn.CrossEntropyLoss()函数是多分类用的交叉熵损失函数,其公式为: ``` crossentropyloss=nn.CrossEntropyLoss() crossentropyloss_output=crossentropyloss(output,target) ``` 其中,output是网络的输出,size=(batch_size, class),target是数据的真实标签,是标量,size=...
一、损失函数 nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss() ,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。 二. 什么是交叉熵 交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度。举个例子:在做分类训练的时候,如果一个样本属于第...
loss2 = nn.CrossEntropyLoss() result2 = loss2(pred_output, target) print('result2: ', result2) 对比结果可以发现 通过 对CrossEntropyLoss函数分解并分步计算的结果,与直接使用CrossEntropyLoss函数计算的结果一致。 2.3 pytorch 和 tensorflow在损失函数计算方面的差异 ...
torch.nn.MSELoss(reduction='mean') 参数: reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。 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...
nn.CrossEntropyLoss主要参数 nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean') 功能:nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss()结合,进行交叉熵计算 主要参数: weight:各个类别的Loss设置权值 ignore_index:忽略某个类别 ...
把output和target的数据通过debug获取出来单独计算尝试一下,下面的代码中,同时我使用numpy自己实现了一遍CrossEntropyLoss的计算,可以直接跳过查看最后调用nn.CrossEntropyLoss的部分。 import torch import numpy as np def my_softmax(x): output = np.zeros(x.shape) ...
在PyTorch 中,交叉熵损失函数可以通过 torch.nn.CrossEntropyLoss 来实现。该函数结合了 LogSoftmax 和 NLLLoss 两个操作,适用于未归一化的 logits。 示例:计算 logits 和交叉熵损失 让我们通过一个具体示例来详细解释如何计算 logits 和交叉熵损失。
nn.CrossEntropyLoss() 该损失函数结合了 和 两个函数。它在做分类(具体几类)训练的时候是非常有用的。在训练过程中,对于每个类分配权值,可选的参数权值应该是一个1D张量。当你有一个不平衡的训练集时,这是是非常有用的。那么针对这个函数,下面将做详细的介绍。