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 ...
原文：交叉熵 pytorch中的nn.CrossEntropyLoss()函数
参考链接: https: www.cnblogs.com JeasonIsCoding p .html https: blog.csdn.net qq article details 二分类的交叉熵公式是: 如果是多分类,交叉熵公式如下: 这里为了更加直观的理解计算过程,举例说明: 比如我们举例: 假设我们有个一样本，他经过我们的神经网络后会输出一个 维的向量，分别代表这个样本分别属于这 种标签的 ...
2020-08-13 17:31 0 1058 推荐指数：
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