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。 reduction-三个值,none: 不...
对于每个参数加上一个 L2 正则,假设原始的目标函数为 loss ,假设设置 \rm weight\_decay=\lambda ,假设只有两个变量 x,y ,那么目标函数为: f(x,y) = loss + \lambda x^2 + \lambda y^2\\ 此时求梯度有 \partial f/\partial x = \partial loss/\partial x + \color{red}{2\lambda x}, \pa...
2. torch.nn.CrossEntropyLoss 的主要参数 weight (Tensor, optional):一个形状为 [C] 的张量,用于给每个类别的损失赋予不同的权重。默认值为 None,表示所有类别的权重相同。 size_average (bool, optional):在早期的 PyTorch 版本中使用,用于指定是否对损失进行平均。在 PyTorch 0.4.0 及以后的版本中,这个参数...
CrossEntropyLoss() pre = torch.tensor([0.8, 0.5, 0.2, 0.5], dtype=torch.float) tgt = torch.tensor([1, 0, 0, 0], dtype=torch.float) print("手动计算:") print("1.softmax") print(torch.softmax(pre, dim=-1)) print("2.取对数") print(torch.log(torch.softmax(pre, dim=-1))...
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:
torch.nn.CrossEntropyLoss,交叉熵损失函数torch.nn.CrossEntropyLossweight(Tensor,optional):amanualrescalingweightgiventoeachclass.Ifgiven,hastobeaTensorofsizeC每个类别计
torch.nn.CrossEntropyLoss 1 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)...
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,...
2. 均方误差损失 MSELoss: 测量x和y中每个元素的均方误差。reduction同上，输入和标签要求维度一致。3. CrossEntropyLoss: 用于神经网络输出的归一化和分类，由LogSoftmax和NLLLoss组成。weight可调整类别权重，reduction默认mean，ignore_index忽略特定目标值。input维度(N,C)，target维度C，需为long类型。...
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...