pytorch x=torch.tensor(x) output=torch.softmax(x,dim=0)print(output)#tensor([0.0467, 0.1040, 0.8493], dtype=torch.float64) cross-entropy 交叉熵是分类任务的常用损失,用来衡量两个分布的不同。通常以真实分布和预测分布作为输入。 #Cross Entropy Lossdefcross_entropy(y, y_pre): N=y_pre.shape[...
1.主要函数及作用 tf.nn.softmax:以e为底,除整体的和。把数值压缩到【0,1】之间表示概率 log_softmax:对softmax的概率值求log 解决溢出 方便交叉熵【由logsoftmax nllloss】计算 NLLLoss:负对数 最大似然 crossEntropyLoss:log_softmax+nllloss KLDivLoss:相对熵==交叉熵-熵 计算更复杂 2.交叉熵 相对熵...
softmaxy=exp(yi)jexp(yj) crossentropyy,y=-iyilogyi -iyilogexp(yi)jexp(yj) -i(yilogexp(yi)-yilogjexp(yj)) 公式后半部分出现了log-sum-exp操作。可能会出现数值上溢或者下溢的问题。同时注意exp操作来自于softmax。log操作来自于loss函数。为了进行log-sum-exp trick,就要...
view(-1, 1)) #1表示按行相加 def cross_entropy(y_hat, y): return - torch.log(y_hat.gather(1, y.view(-1, 1))) 定义准确率 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def accuracy(y_hat, y): return (y_hat.argmax(dim=1) == y).float().mean().item() #y_hat按行...
nn.CrossEntropyLoss()在PyTorch中已经内置了softmax函数。这个损失函数通常用于多分类问题,它结合了softmax层和负对数似然损失(negative log likelihood loss),因此你不需要在损失函数之前手动添加softmax层。 nn.CrossEntropyLoss的输入要求是未归一化的分数(即模型的原始输出),它将这些分数通过softmax函数转换为概率分...
前言:pytorch中有几个非常容易搞混淆的函数,它们是softmax和log_softmax,CrossEntropyLoss()和NLLLoss(),为了更加彻底的弄清楚,本文将分为两篇文章来说明,第一篇说明原理,第二篇说明用法。 一、二分类损失函数 1.1 从一个简单的实例说起 对于一个二分类问题,比如我们有一个样本,有两个不同的模型对他进行分类...
分开定义softmax运算和交叉熵损失函数会造成数值不稳定。因此PyTorch提供了一个具有良好数值稳定性且包括softmax运算和交叉熵计算的函数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 loss = nn.CrossEntropyLoss() 1.4 定义优化算法 依然使用小批量随机梯度下降作为优化算法。定义学习率为0.1。 代码语言:jav...
这就涉及到torch.nn中的三个类:nn.LogSoftmax、nn.NLLLoss、nn.CrossEntropyLoss,今天剖析一下这几个类,便于以后查找。 一、nn.LogSoftmax softmax常用在网络的输出层上,以得到每个类别的概率,顾名思义,nn.LogSoftmax就是对softmax的结果取了一个log。 来源:https://pytorch.org/docs/stable/generated/...
这里面有Sigmoid, Tanh, ReLU, Softmax, LogSoftmax, NLLLosss, CrossEntropyLoss 交叉熵。 由于水平有限,欢迎大家指出不足之处,共同进步。 importmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnndefsigmoid(x):return1.0/(1.0+np.exp(-x))deftanh(x):a=np.exp(x)b=np.exp(-x)return(a-b)/(a+b)def...