https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html ...
class torch.nn.CrossEntropyLoss weight None, size average True, ignore index , reduce True 我這里沒有詳細解讀這個損失函數的各個參數,僅記錄一下在sru中涉及到的。 sru中代碼如下 criterion nn.CrossEntropyLoss size average False 根據pytorch的官方文 ...
2017-12-07 11:03 0 17609 推薦指數:
https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html ...
最近又回實驗室了,開始把空閑將近半年忘記的東西慢慢找回來。先把之前這邊用英文寫的介紹交叉熵的文章翻譯了。 背景 In classification, the most common setup i ...
背景 多分類問題里(單對象單標簽),一般問題的setup都是一個輸入,然后對應的輸出是一個vector,這個vector的長度等於總共類別的個數。輸入進入到訓練好的網絡里,predicted cla ...
學習pytorch路程之動手學深度學習-3.4-3.7 置信度、置信區間參考:https://cloud.tencent.com/developer/news/452418 本人感覺還是挺好理解的 ...
nn.CrossEntropyLoss pytorch中交叉熵計算方式為: \[H(p,q) = -\sum p(i)logq(i) \] 其中,p為真實值矩陣,q為預測值矩陣 當P使用one-hot embedding時,只有在分類正確時 nn.CrossEntropyLoss ...
nn.CrossEntropyLoss()這個損失函數和我們普通說的交叉熵還是有些區別。 $x$是模型生成的結果,$class$是數據對應的label $loss(x,class)=-log(\frac{exp(x[class])}{\sum_j exp(x[j])})=-x[class ...
自然語言中的常用的構建詞向量方法,將id化后的語料庫,映射到低維稠密的向量空間中,pytorch 中的使用如下: 輸出: 需要注意的幾點: 1)id化后的數據需要查表構建 ...
自定義層Linear必須繼承nn.Module,並且在其構造函數中需調用nn.Module的構造函數,即super(Linear, self).__init__() 或nn.Module.__init__(self),推薦使用第一種用法,盡管第二種寫法更直觀。 在構造函數 ...