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：nn.CrossEntropyLoss
nn.CrossEntropyLoss pytorch中交叉熵计算方式为： H p,q sum p i logq i 其中，p为真实值矩阵，q为预测值矩阵 当P使用one hot embedding时，只有在分类正确时 nn.CrossEntropyLoss 计算包括： Softmax gt log gt NLLoss softmax：将数值映射到 之间，故ln后的值为 inf 对Softmax的 ...
2022-03-05 16:28 0 916 推荐指数：
相关推荐
交叉熵 pytorch中的nn.CrossEntropyLoss()函数
参考链接: https://www.cnblogs.com/JeasonIsCoding/p/10171201.html https://blog.csdn.net/qq_27095227/artic ...
Pytorch-区分nn.BCELoss()、nn.BCEWithLogitsLoss()和nn.CrossEntropyLoss() 的用法
。 CrossEntropyLoss()的目标labels的形状是[3, 1]（以下面为例，不能是one_hot形式），输出logits ...
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 ...
Pytorch学习笔记12----损失函数nn.CrossEntropyLoss()、nn.NLLLoss()
1.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1，而其他节点的输出都为0，即[0,0,1,0,….0,0]，这个数组也就 ...
Pytoch的nn.CrossEntropyLoss 报错 RuntimeError: expected scalar type Long but found Float
当我想测试时nn.CrossEntropyLoss()是报错，如下： 参考https://stackoverflow.com/questions/60440292/runtimeerror-expected-scalar-type-long-but-found-float 原因是 ...
torch.nn.CrossEntropyLoss
码如下 criterion = nn.CrossEntropyLoss(size_average=F ...
pytorch的torch.nn.CrossEntropyLoss()
https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html ...