交叉熵和 torch.nn.CrossEntropyLoss()
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 is with one input, and the output is a vector ...
原文：交叉熵损失，softmax函数和 torch.nn.CrossEntropyLoss()中文
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 class就是输出层里值最大的那个entry对应的标签。 交叉熵在多分类神经网络训练中用的最多的loss function 损失函数 。 举一个很简单的例子，我们有一个三分类问题，对于一个input x ，神 ...
2019-04-16 16:39 0 1372 推荐指数：
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