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。 2. torch.nn.CrossEntropyLoss 的主要参数 ...
首先要知道 nn.CrossEntropyLoss() 实际上是用于多分类的 如果是二分类问题,可以用 nn.BCELoss() 或者 nn.BCEWithLogitsLoss(),区别是后者集成了sigmoid层。也就是BCEWithLogitsLoss() = sigmoid() + BCELoss() nn.CrossEntropyLoss() 输入需要注意以下几点: nn.CrossEntropyLoss() 内置了softmax操作,因此inp...
因此在多分类问题中,如果使用nn.CrossEntropyLoss(),则预测模型的输出层无需添加softmax层。 ②nn.CrossEntropyLoss()=nn.LogSoftmax()+nn.NLLLoss(). 其实官方文档中说的很明白了: The input is expected to contain the unnormalized logits for each class (which donotneed to be positive or sum to 1...
报错 在多分类语义分割问题中使用torch.nn.CrossEntropyLoss的时候,遇到的报错有: 1.Assertion `t >=0&& t < n_classes` failed. 2.RuntimeError: Expected floating pointtypefortargetwithclassprobabilities, got Long 通过官方文档了解到,torch.nn.CrossEntropyLoss分为两种情况: 直接使用class进行分类,此时的la...
交叉熵损失nn.CrossEntropyLoss()的真正计算过程 对于多分类损失函数Cross Entropy Loss,就不过多的解释,网上的博客不计其数。在这里,讲讲对于CE Loss的一些真正的理解。 首先大部分博客给出的公式如下: 其中p为真实标签值,q为预测值。 在低维复现此公式,结果如下。在此强调一点,pytorch中CE Loss并不会将输入...
softmax常用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,归一化到(0,1)(0,1) 区间内,因此Softmax的输出可以看成概率,从而来进行多分类。 nn.CrossEntropyLoss() in Pytorch 其实归根结底,交叉熵损失的计算只需要一个term。这个term就是在softmax输出层中找到ground-truth里正确标签对应的那个entry jj ,也就是(log...
CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 准备数据 inputs = torch.randn(3, 10) # batch size为3,特征维度为10 targets = torch.LongTensor([1, 3, 0]) # 真实标签 # 训练模型 for epoch in range(100): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss ...
torch的交叉熵损失函数(cross_entropy)计算(含python代码) 交叉熵(Cross Entropy)是一种常用的损失函数,特别适用于多分类问题。在深度学习中,交叉熵作为目标函数可以在训练过程中衡量模型的预测值与真实值之间的差异,从而指导参数的更新。 在PyTorch中,可以使用`torch.nn.CrossEntropyLoss`类来计算交叉熵损失函数。下面...
loss_fn=nn.L1Loss() 分类任务 交叉熵损失(CrossEntropyLoss): 用于多分类问题,结合了LogSoftmax和NLLLoss。 loss_fn=nn.CrossEntropyLoss() 二元交叉熵损失(BCELoss): 用于二分类问题,要求输出使用Sigmoid激活函数。 loss_fn=nn.BCELoss() 带Logits 的二元交叉熵损失(BCEWithLogitsLoss): ...
nn.NLLLoss输入是一个对数概率向量和一个目标标签。NLLLoss() ,即负对数似然损失函数(Negative Log Likelihood)。 NLLLoss() 损失函数公式: 常用于多分类任务,NLLLoss 函数输入 input 之前,需要对 input 进行 log_softmax 处理,即将 input 转换成概率分布的形式,并且取对数,底数为 e。