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 ...
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input只需要是网络输出的logits即可,不需要自己用softmax进行归...
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...
背景 多分类问题里(单对象单标签),一般问题的setup都是一个输入,然后对应的输出是一个vector,这个vector的长度等于总共类别的个数。输入进入到训练好的网络里,predicted class就是输出层里值最大的那个entry对应的标签。 交叉熵在多分类神经网络训练中用的最多的loss
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.nn.CrossEntropyLoss使用流程 torch.nn.CrossEntropyLoss为一个类,并非单独一个函数,使用到的相关简单参数会在使用中说明,并非对所有参数进行说明。 首先创建类对象 In [1]: import torch In [2]: import torch.nn as nn In [3]: loss_function = nn.CrossEntropyLoss(reduction="none") ...
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): ...
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...
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。