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…
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))...
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...
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss #计算交叉熵损失 loss = loss_fn(logits, targets) print('交叉熵损失:', loss.item() ``` 解释上述代码: 1. 首先,我们导入了PyTorch库。 2.然后,我们设置了随机种子以确保结果可复现。 3. 接下来,我们假设有4个样本,每个样本有3个类别。我们使用`torch.randn`函数生成了...
loss = F.cross_entropy(input, target) 1. 2. 3. 4. 交叉熵的公式如下: 样例1,cross_entropy计算步骤如下(以下面那种图片为例子): 对input按列先进行softmax,将score转化为 -> 每个样本出现第j个类别的概率。得到input_soft 对input_soft进行log运算,记为input_soft_log ...
3 交叉熵损失 CrossEntropyLoss 当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别. 对于不平衡的训练集非常有效。 在多分类任务中,经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数,因为交叉熵描述了两个概率分布的差异,然而神经网络输出的是向量,并不是概率分布...
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 ...
探究 torch 中的两个交叉熵接口：CrossEntropyLoss 与 cross_entropy。日常编程中，这两个接口常被混用，本文深入剖析了二者在实现、应用与逻辑关系上的异同点，确保开发者对交叉熵函数有更清晰的理解，使用时不再混淆。首先，我们探讨 cross_entropy 函数。理论上，交叉熵用于度量两个概率分布之间的差异，...
在处理包含多个损失函数融合的场景时，如CTC损失与交叉熵损失（cross entropy loss）融合使用，可能会遇到nan问题。为了解决这个问题，可以采取类似的方法，将`reduction`参数设置为"none"，得到一个loss向量，然后根据向量中的nan值进行处理，比如对非nan损失值取平均，或者在出现全nan情况时设置loss为0。在...
torch.nn.CrossEntropyLoss交叉熵损失 本文只考虑基本情况,未考虑加权。 torch.nnCrossEntropyLosss使用的公式 目标类别采用one-hot编码 其中,class表示当前样本类别在one-