pytorch 计算 CrossEntropyLoss 不需要经 softmax 层激活 用 pytorch 实现自己的网络时，如果使用CrossEntropyLoss 我总是将网路输出经 softmax激活层后再计算交叉熵损失是不对的。 考虑样本空间的类集合为 , , ，网络最后一层有 个神经元 每个神经元激活值代表对不同类的响应强度 ，某个样本送入网络后的输出记为 net out： , , ， ...
2020-04-25 00:39 4 414 推荐指数：
1、softmax 函数 Softmax(x) 也是一个 non-linearity, 但它的特殊之处在于它通常是网络中一次操作. 这是因为它接受了一个实数向量并返回一个概率分布.其定义如下. 定义 x 是一个实数的向量(正数或负数都无所谓, 没有限制). 然后, 第i个 Softmax(x ...
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 交叉熵参考博客：https://www.cnblogs.com/kyrieng/p ...
（三）PyTorch学习笔记——softmax和log_softmax的区别、CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 的区别、log似然代价函数 pytorch loss function 总结 NLLLoss 的 输入 是一个对数概率向量 ...
在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy，CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax。看得我头大，所以整理本文以备日后查阅。 首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于torch.nn,而另一部分则来自于 ...
PyTorch provides 2 kinds of Softmax class. The one is applying softmax along a certain dimension. The other is do softmax on a spatial matrix sized ...
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 ...
https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html ...
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 ...
