在三维输入Tensor(N, C, d)的情况下,torch.nn.CrossEntropyLoss()在第二个维度,也就是维度C上求CE损失,最后得到的损失输出为Tensor(N, d)。 但通常我们的惯性思维是,一维是Tensor(C),二维是Tensor(N, C),那三维自然应该是Tensor(d, N, C),这样输入CE函数后得到的loss形状为Tensor(d, N)。但是在torc...
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进行归一化,也不需要保证是正数。类似于上面的 BCEWithLogitsLoss(),只是这里集成的是softmax target 要是类别的编号,不能是one-hot编码。如 target = [0, 2, ...
CrossEntropyLoss(y_hat, y_truth) = -sum(y_truth_one_hot * log(softmax(y_hat))) 输入的y_hat是(n, C),n是样本数,C是类别数,y_truth是(n,1),表示n个样本真实类别的编号,这个编号会在函数内部被转换成one-hot编码
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。 y k y_kyk表示...
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。
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,...
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...
此外，CTC损失函数本身在输入长度小于输出长度时，也会导致无穷大的loss值。解决inf问题的方法之一，是通过在计算loss时设置参数`zero_infinity`为True，这样可以将无穷大的loss值置零，避免其对梯度产生影响。在CTC损失函数中，通过调整参数，可以实现这一功能。当将`zero_infinity`参数设置为True时，inf值...
PyTorch中的交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)接受的数据类型通常为FloatTensor,对应numpy的float32。输入是二维的数据类型,而target是一维的,且为LongTensor,对应numpy的int64。 另外,对于BCELoss前需要进行sigmoid操作,且输入和target的数据类型都应为float类型,同时不需要channel通道,因为是二值,一个通道就可以表示0-1两...
经过CrossEntropyLoss后,最终结果为: crossentropyloss_output:tensor([2.4402,1.4402,0.4402]) 下面我们来剖析它的计算过程。其实CrossEntropyLoss相当于softmax + log + nllloss。 不信可以计算一遍: softmax_func=nn.Softmax(dim=1)soft_output=softmax_func(input)print('soft_output:\n',soft_output)log_ou...