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。该参数主要影响多个样本输入时,损失的综合方法。mean表示损失为多个样本的平均值,sum表示...
5. 使用 torch.nn.CrossEntropyLoss 时需要注意的事项 输入logits 应该是未经过 softmax 或 log-softmax 激活的原始输出。 目标targets 应该是包含类别索引的张量,索引从 0 开始。 如果存在类别不平衡问题,可以通过 weight 参数给每个类别赋予不同的权重。 ignore_index 参数可以用于忽略某些特定的目标类别,这在处理...
关于交叉熵函数torch.nn.CrossEntropyLoss的基本用法可参考https://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/80196376。 那么如何在交叉熵函数中添加自定义的各类别的权重呢?定义参数weight即可,其中参数的内容要为tensor类型,而且要把dtype类型定义为float。用法为:...pytorch...
torch源码默认取的是均值,可以传入reduction参数来修改: defcross_entropy(input:Tensor,target:Tensor,weight:Optional[Tensor]=None,size_average:Optional[bool]=None,ignore_index:int=-100,reduce:Optional[bool]=None,reduction:str="mean",# 默认取均值)->Tensor: 基于上述案例使用封装函数 注意这里的a是softma...
PyTorch官方实现:CrossEntropyLoss — PyTorch 1.12 documentation torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) 1. 从多种版本中挑选一种实现,完整代码如下:
classtorch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=True, ignore_index=-100, reduce=True) 我这里没有详细解读这个损失函数的各个参数,仅记录一下在sru中涉及到的。 sru中代码如下 1 criterion = nn.CrossEntropyLoss(size_average=False) 根据pytorch的官方文档 ...
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。
让我们详细探讨CrossEntropyLoss函数的参数。 weight(可选):这是一个应用于每个类的损失的权重张量。它必须是一个长度等于类别数的1D张量。如果没有提供,则默认情况下,所有类别都被视为等权重。权重可用于平衡来自不同类别的损失贡献,特别是在处理类别不平衡时非常有用。 ignore_index(int,可选):指定一个目标值,...
full (bool, optional): include the constant term in the loss calculation. Default: ``False``. eps (float, optional): value added to var, for stability. Default: 1e-6. reduction (str, optional): specifies the reduction to apply to the output: ...
torch.nn.functional.cross_entropy() 是基于 torch.nn.functional.log_softmax 和torch.nn.functional.nll_loss 实现的: def cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0): log_prob = F.log_softmax(input, dim...