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 ...
原文：Pytorch常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解
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 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 CrossEntropyLoss 损失函数结合了nn.LogSoftmax 和nn.NLLLoss 两个函数。它在做分类 具体几类 训练的时候是非常有用的。 softmax用于多分类过程中，它将多个神 ...
2020-06-26 13:47 0 9795 推荐指数：
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