参考链接: https://www.cnblogs.com/JeasonIsCoding/p/10171201.html https://blog.csdn.net/qq_27095227/article/details/103775032 二分类的交叉熵公式是: 如果是多分类,交叉熵公式 ...
官方示例: .在loss中的输入中,target为类别的index,而非one hot编码。 .在输入的target的index中,数据的范围为 , c ,其中c为类别的总数,注意index的编码从 开始。 ...
2020-03-20 18:07 0 1254 推荐指数:
参考链接: https://www.cnblogs.com/JeasonIsCoding/p/10171201.html https://blog.csdn.net/qq_27095227/article/details/103775032 二分类的交叉熵公式是: 如果是多分类,交叉熵公式 ...
()这个函数: pytorch中的CrossEntropyLoss()函数实际就是先 ...
本篇借鉴了这篇文章,如果有兴趣,大家可以看看:https://blog.csdn.net/geter_CS/article/details/84857220 1、交叉熵: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 2、CrossEntropyLoss()损失函数结合 ...
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 ...
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 ...
一、交叉熵和softmax 交叉熵已经包括了softmax 二、理解 1、两者的相同之处: nn.Xxx和nn.functional.xxx的实际功能是相同的,即nn.Conv2d和nn.functional.conv2d 都是进行卷积 ...
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 ...
在pytorch当中,有两种方式可以实现交叉熵,而我们把softmax概率传入传入对数似然损失得到的损失函数叫做“交叉熵损失” 在pytorch当中有两种方法实现交叉熵损失: 实现方式1: 实现方式2: ...