CrossEntropyLoss() loss = criterion(outputs, labels) print(loss) # 2 CE for soft label log_softmax = F.log_softmax(outputs, dim=1) soft_labels_A = F.one_hot(labels, NUM_CLASS) soft_labels_B = F.softmax(outputs, dim=1) soft_labels = (soft_labels_A + soft_labels_B) / 2.0...
label3 也可以用indices(也就是指明属于哪个类别),即 label3 = torch.tensor([0,3]),两者是等价的。 下面探讨如何用log_softmax和nll_loss组合出cross_entropy,代码如下: label2 = torch.tensor([0, 3])pred2=torch.tensor([[0.2, 0.7, 0.8, 0.1],[0.1, 0.3, 0.5, 0.7]])pred2= F.log_softmax...
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 。
returntorch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) 可以看到torch.nn下面的CrossEntropyLoss类在forward时调用了nn.functional下的cross_entropy函数,当然最终的计算是通过C++编写的函数计算的。 3.2 不同点 不同点1:在使用nn.CrossEnt...
在Pytorch中,CrossEntropyLoss()则自动做好了softmax,取对数,对label进行one-hot encoding三项预处理,这对code的影响如下 1.设计网络的最后一层不需要加softmax,实例如下 classNeuralNet(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,num_classes):super(NeuralNet,self).__init__()self.fc1=nn.Linear...
pytorch交叉熵损失labelsmooth 交叉熵损失函数参数,cross_entropy---交叉熵是深度学习中常用的一个概念,一般用来求目标与预测值之间的差距。1、tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits函数tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labe
cross_entropy1 = -tf.reduce_sum(labels * tf.log(softmax_out), axis=1) # 每个样本的不同label,求损失和 print(sess.run(cross_entropy1)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19.
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PyTorch中用于多分类问题的一个非常方便的损失函数。它结合了log_softmax和nll_loss(负对数似然损失)两个步骤,直接对模型的原始输出(logits)和真实的类别标签进行计算。这简化了损失...
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?