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 ...
原文：Pytorch学习笔记12----损失函数nn.CrossEntropyLoss()、nn.NLLLoss()
.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 ，而其他节点的输出都为 ，即 , , , , . , ，这个数组也就是样本的Label，是神经网络最期望的输出结果。也就是说用它来衡量网络的输出与标签的差异，利用这种差异经过反向传 ...
2020-08-03 18:20 0 847 推荐指数：
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