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…
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...
torch的交叉熵损失在PyTorch中,交叉熵损失(CrossEntropyLoss)是一种用于衡量模型输出与实际标签之间差异的损失函数,它常用于分类问题中,当模型输出是一个概率分布时。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
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...
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-
torch 中的 Cross Entropy Loss 预测结果为: P1,P2...PnP1,P2...Pn 其中Pi={Pi1,Pi2,...,PiM}Pi={Pi1,Pi2,...,PiM}表示第ii个样本的预测结果,PikP表示预测第ii个样本是类别kk的概率。 相应地标签用Li表示,Li∈{1,2,...,M}Li∈{1,2,...,M}表示类别。
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。
进一步解析 torch 中 cross_entropy 的计算公式，公式为：-∑p*log(p_hat) / N。这里，N 表示样本数量。以一个包含三个样本、五个类别的批次为例，计算首个样本的损失值，验证公式应用的正确性。其实，cross_entropy 实质上是 log_softmax 与 nll_loss 的结合。log_softmax 函数用于将模型输出...
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 ...
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...