https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html ...
class torch.nn.CrossEntropyLoss weight None, size average True, ignore index , 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 criterion nn.CrossEntropyLoss size average False 根据pytorch的官方文 ...
2017-12-07 11:03 0 17609 推荐指数:
https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html ...
最近又回实验室了,开始把空闲将近半年忘记的东西慢慢找回来。先把之前这边用英文写的介绍交叉熵的文章翻译了。 背景 In classification, the most common setup i ...
背景 多分类问题里(单对象单标签),一般问题的setup都是一个输入,然后对应的输出是一个vector,这个vector的长度等于总共类别的个数。输入进入到训练好的网络里,predicted cla ...
学习pytorch路程之动手学深度学习-3.4-3.7 置信度、置信区间参考:https://cloud.tencent.com/developer/news/452418 本人感觉还是挺好理解的 ...
nn.CrossEntropyLoss pytorch中交叉熵计算方式为: \[H(p,q) = -\sum p(i)logq(i) \] 其中,p为真实值矩阵,q为预测值矩阵 当P使用one-hot embedding时,只有在分类正确时 nn.CrossEntropyLoss ...
nn.CrossEntropyLoss()这个损失函数和我们普通说的交叉熵还是有些区别。 $x$是模型生成的结果,$class$是数据对应的label $loss(x,class)=-log(\frac{exp(x[class])}{\sum_j exp(x[j])})=-x[class ...
自然语言中的常用的构建词向量方法,将id化后的语料库,映射到低维稠密的向量空间中,pytorch 中的使用如下: 输出: 需要注意的几点: 1)id化后的数据需要查表构建 ...
自定义层Linear必须继承nn.Module,并且在其构造函数中需调用nn.Module的构造函数,即super(Linear, self).__init__() 或nn.Module.__init__(self),推荐使用第一种用法,尽管第二种写法更直观。 在构造函数 ...