近期在学习pytorch时,发现分类算法在输出时不写激活层如softmax激活/sigmoid激活。并且pytorch文档中除了softmax激活/sigmoid激活外,还有logsoftmax/logsigmoid。以及torch的loss函数会把激活和损失计算都整合到一起计算,给的解释是为了获得更好的数值稳定性。为了弄清这一切,进行了以下探索。并将自己涉及的相关不清楚的...
1.3 softmax和交叉熵损失函数 PyTorch提供了一个包括softmax运算和交叉熵损失计算的函数CrossEntropyLoss。 loss = nn.CrossEntropyLoss() 1. 1.4 定义优化算法 我们使用学习率为0.1的小批量随机梯度下降作为优化算法。 optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1) 1. 1.5 训练模型 接下来,我们使用上...
这样即可,因此,如果我们遇到nan的情况,不妨检查一下loss函数,看是否存在问题 softmax回归的简单实现 softmax回归的基础实现在请参考鄙人的上一篇博文:softmax回归的从零开始实现 - 知乎 (zhihu.com) 这里我们用上PyTorch中的高级API,更加简便地实现了softmax回归: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimportto...
softmax回归的简介实现 因为softmax回归的输出层是一个全连接层,所思路就是首先在线性层前定义一个带有10个输出的展平层,并对参数进行初始化。然后定义损失函数以及梯度优化算法,最后训练即可。 初始化模型参数 将初始化好的参数通过apply置net中,这样对每一层进行运算的时候都能完成初始化, #PyTorch不会隐式地调...
如何利用Python实现模拟登陆+批量注册!三十分钟完全掌握! 246 -- 18:02 App 李沐动手学习深度学习-学习图像分类数据集、softmax回归、多层感知机 314 -- 34:30 App 【自娱自阅】Rethinking Softmax Cross-Entropy Loss for Adversarial Robustness 114 32 19:17:36 App 自学神器!PyTorch保姆级教程,从入门到精通带...
接着，我们将探讨PyTorch中的损失函数，包括MSE、交叉熵等，并通过具体代码示例展示它们的实际应用。在接...
softmax()，那么就不可以再直接使用torch.nn.CrossEntropyLoss()。而是在torch.softmax()后，再使用...
简介:人脸识别中的损失函数ArcFace及其实现过程代码(pytorch)--理解softmax损失函数及Arcface 简述ArcFace的原理 人脸识别的步骤分为人脸目标检测->特征提取->特征对比 在训练特征提取器的时候,我们要获得一个比较好的特征提取器,要求特征间分离得比较开,这样就不容易认错人了。
#pytorch提供了一个包括softmax预算和交叉熵损失计算的函数loss = nn.CrossEntropyLoss() 定义优化算法 optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.1) defevaluate_accuracy(data_iter, net): acc_sum, n =0.0,0forX, yindata_iter: acc_sum += (net(X).argmax(dim=1) == y).float().sum...