交叉熵 pytorch中的nn.CrossEntropyLoss()函数
参考链接: https://www.cnblogs.com/JeasonIsCoding/p/10171201.html https://blog.csdn.net/qq_27095227/artic ...
原文：pytorch中的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 log sum j exp x j nn.CrossEntropyLoss 的使用方式参见如下代码 ...
2019-12-11 16:13 0 3235 推荐指数：
相关推荐
nn.CrossEntropyLoss
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 ...
Pytorch-区分nn.BCELoss()、nn.BCEWithLogitsLoss()和nn.CrossEntropyLoss() 的用法
。 CrossEntropyLoss()的目标labels的形状是[3, 1]（以下面为例，不能是one_hot形式），输出logits ...
pytorch 损失函数（nn.BCELoss 和 nn.CrossEntropyLoss）（思考多标签分类问题）
如下： 二、nn.CrossEntropyLoss 交叉熵损失函数 输入维度（batch_size, feature_dim） 输出维 ...
Pytorch学习笔记12----损失函数nn.CrossEntropyLoss()、nn.NLLLoss()
1.CrossEntropyLoss()损失函数 交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度，为什么这么说呢，举个例子：在做分类的训练的时候，如果一个样本属于第K类，那么这个类别所对应的的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0，即[0,0,1,0,….0,0]，这个数组也就 ...
pytorch的torch.nn.CrossEntropyLoss()
https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html ...
Pytoch的nn.CrossEntropyLoss 报错 RuntimeError: expected scalar type Long but found Float
当我想测试时nn.CrossEntropyLoss()是报错，如下： 参考https://stackoverflow.com/questions/60440292/runtimeerror-expected-scalar-type-long-but-found-float 原因是 ...
torch.nn.CrossEntropyLoss
class torch.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 ...