1.参数 torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean',label_smoothing=0.0) 最常用的参数为 reduction(str, optional) ,可设置其值为 mean, sum, none ,默认为 mean。该参数主要影响
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…
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 ...
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...
默认值为0.0,表示不应用标签平滑。 需要注意的是,当使用CrossEntropyLoss时,输入预测应该是对数概率(即,log softmax层的输出),而目标应该是类别索引。 综上所述,PyTorch中的CrossEntropyLoss函数通过其参数提供了灵活性,允许用户根据他们的具体需求和数据集的特点自定义损失计算。
假设传入torch.nn.CrossEntropyLoss的参数为torch.nn.CrossEntropyLoss(pred, label),其中pred为模型预测的输出,label为标签。 这两个报错都是因为pred输入的维度错误导致的 根据官网文档,如果直接使用class进行分类,pred的维度应该是[batchsize, class, dim 1, dim 2, ... dim K],label的维度应该是[batchsize,...
torch中CTC损失和交叉熵损失引起的梯度爆炸、inf与nan问题的解决方法如下：梯度爆炸与inf问题： 数据清洗：对于CTC损失，时间较短但标签较长的数据片段可能导致损失爆炸。应对这类“肮脏样本”进行过滤。 设置zero_infinity参数：在CTC损失函数中，将zero_infinity参数设置为True，可以将无穷大的loss值置零，...
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,ignore_index=-100, reduction='mean') 参数: weight (Tensor, optional) – 自定义的每个类别的权重. 必须是一个长度为 C 的 Tensor 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。
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...