原文:torch.nn.CrossEntropyLoss

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:

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交叉熵和 torch.nn.CrossEntropyLoss()

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 ...

Wed Oct 31 04:48:00 CST 2018 0 5222
交叉熵損失,softmax函數和 torch.nn.CrossEntropyLoss()中文

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 ...

Wed Apr 17 00:39:00 CST 2019 0 1372
nn.CrossEntropyLoss

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 ...

Sun Mar 06 00:28:00 CST 2022 0 916
pytorch中的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 ...

Thu Dec 12 00:13:00 CST 2019 0 3235
torch.nn.Embedding

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 ...

Mon Apr 01 17:22:00 CST 2019 0 3979
Pytorch: torch.nn

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 ...

Mon Feb 24 19:21:00 CST 2020 0 1003
 
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