3.2 交叉熵损失 CrossEntropyLoss nn.CrossEntropyLoss: nn.LogSortmax() 与 nn.NLLLoss() 结合,进行交叉熵计算。 weight:各类别的 loss 设置权值 ignore_index:忽略某个类别 reduction:计算模式,可为 none/sum/mean,none 表示逐个元素计算,这样有多少个样本就会返回多少个 loss
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:各类别的loss设置权值 ignore_index:忽略某个类别 reduction:计算模式,可为 none /sum /mean: ①. none:逐个元素计算 ②. sum:所有元素求和,返回标量 ③. mean:加权平均,返回标量 代码语言:javascript ...
keepdim=True)4print("X size is", X_exp)5print("partition size is", partition, partition.size())6returnX_exp /partition78X = torch.rand((2, 5))9X_prob =softmax(X)10print(X_prob,'\n', X_prob.sum(dim=1))1112#如果我们不在sum那一步设置 keepdim=True,那么partition会变成一个1...
Pytorch中对应的负对数似然损失函数为: torch.nn.NLLLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean') 值得注意的是,在使用该损失函数的时候并不需要将标签转换成one-hot形式,c类标签,就用c-1个数表示即可。 input: (N,C)output:(N)其中的N是batch_size大小,C是分类的...
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_...
功能:把nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()结合,计算交叉熵。nn.LogSoftmax()的作用是把输出值归一化到了 [0,1] 之间。 主要参数: weight:各类别的 loss 设置权值 ignore_index:忽略某个类别的 loss 计算 reduction:计算模式,可以为 none(逐个元素计算),sum(所有元素求和,返回标量),mean(加权平均,返回标量) ...
ignore_index (int, optional) – 设置一个目标值, 该目标值会被忽略, 从而不会影响到 输入的梯度。 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。 4 KL 散度损失 KLDivLoss 计算input 和 target 之间的 KL 散度。KL ...
nn.CrossEntropyLoss: nn.LogSortmax() 与 nn.NLLLoss() 结合,进行交叉熵计算。 weight:各类别的 loss 设置权值 ignore_index:忽略某个类别 reduction:计算模式,可为 none/sum/mean,none 表示逐个元素计算,这样有多少个样本就会返回多少个 loss。sum 表示所有元素的 loss 求和,返回标量,mean 所有元素的 loss ...
简单做下总结:交叉熵损失函数:log + softmax + one-hot的集大成者,此时pred只需是[N,C]未经Softmax处理的,label只需是[N]里面元素是正常类别标签即可。然后传入API就能得出交叉熵损失。 4)当然,这里有个额外参数需注意下:ignore_index,作用是忽略某个类别的损失。比如设置为0,就是去掉0这部分的损失值,并在...
ignore_thresh = .5 truth_thresh = 1 random=1 YOLO 层级对应于上文所描述的检测层级。参数 anchors 定义了 9 组锚点,但是它们只是由 mask 标签使用的属性所索引的锚点。这里,mask 的值为 0、1、2 表示了第一个、第二个和第三个使用的锚点。而掩码表示检测层中的每一个单元预测三个框。总而言之,我们检...