torch.nn.functional.cross_entropy() 的详细介绍 torch.nn.functional.cross_entropy() 是 PyTorch 中用于计算交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)的函数。交叉熵损失通常用于分类任务,例如多类别分类问题。1. 交…
CrossEntropyLoss() pre = torch.tensor([0.8, 0.5, 0.2, 0.5], dtype=torch.float) tgt = torch.tensor([1, 0, 0, 0], dtype=torch.float) print("手动计算:") print("1.softmax") print(torch.softmax(pre, dim=-1)) print("2.取对数") print(torch.log(torch.softmax(pre, dim=-1))...
CrossEntropy=−n∑i=1P(xi)logQ(xi)=Ex∼P[−logQ(x)]CrossEntropy=−∑i=1nP(xi)logQ(xi)=Ex∼P[−logQ(x)] 交叉熵的函数和相对熵(KL散度)较为相似。 ∵CrossEntropy=−∑xP(x)logQ(x)=−∑xP(x)[logP(x)+logQ(x)P(x)]=H(P)+DKL(P||Q)∵CrossEntropy=−∑xP(x...
1. torch.nn.CrossEntropyLoss 是什么 torch.nn.CrossEntropyLoss 是PyTorch 中用于多分类问题的损失函数。它结合了 nn.LogSoftmax() 和nn.NLLLoss()(负对数似然损失)在单个类中。输入是对数概率(通常是神经网络的原始输出),目标类别索引从 0 到 C-1,其中 C 是类别的数量。
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别. 对于不平衡的训练集非常有效。 在多分类任务中,经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数,因为交叉熵描述了两个概率分布的差异,然而神经网络输出的是向量,并不是概率分布...
torch.nn.crossentropyloss公式PyTorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss()函数用于计算分类问题中的交叉熵损失。这个损失函数的计算公式为: ``` Categorical Crossentropy = -1/batch_size * (sum(Y*log(p)) + (1-Y)*log(1-p)) ``` 其中,`Y`是目标值(one-hot编码),`p`是预测值(模型输出)。注意,这里...
loss = F.cross_entropy(input, target) 1. 2. 3. 4. 交叉熵的公式如下: 样例1,cross_entropy计算步骤如下(以下面那种图片为例子): 对input按列先进行softmax,将score转化为 -> 每个样本出现第j个类别的概率。得到input_soft 对input_soft进行log运算,记为input_soft_log ...
torch.nn.CrossEntropyLoss交叉熵损失 本文只考虑基本情况,未考虑加权。 torch.nnCrossEntropyLosss使用的公式 目标类别采用one-hot编码 其中,class表示当前样本类别在one-
主要记一下CrossEntropyLoss()函数内部运行原理,主要说一下内部参数redcution="mean"时的操作,reduction="sum"就是将对应加起来,关于函数的定义什么官网了解。# 原理# CrossEntropyLoss()函数主要是三部分:Softmax->Log->NNLLoss,NNLLoss操作主要是对预测结果求并取平均值,然后取负,详细看下面例子# ...
在实现的类中，考虑到了torch.nn.CrossEntropyLoss的两个关键参数：weight和size_average。weight参数是一个张量，其维度为类别数量C，用于给不同类别的样本赋予不同的权重。size_average参数则是一个布尔值，默认为True，表示计算结果的平均值。若设置为False，则不会对损失值求平均，而是直接求和。为了...