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 class就是輸出層里值最大的那個entry對應的標簽。 交叉熵在多分類神經網絡訓練中用的最多 ...
原文：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 is with one input, and the output is a vector of size of classes. The predicted class of the input will ...
2018-10-30 20:48 0 5222 推薦指數：
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pytorch的torch.nn.CrossEntropyLoss()
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參考鏈接: https://www.cnblogs.com/JeasonIsCoding/p/10171201.html https://blog.csdn.net/qq_27095227/article/details/103775032 二分類的交叉熵公式是: 如果是多分類,交叉熵公式 ...
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本篇借鑒了這篇文章，如果有興趣，大家可以看看：https://blog.csdn.net/geter_CS/article/details/84857220 1、交叉熵：交叉熵主要是用來判定實際的輸出與期望的輸出的接近程度 2、CrossEntropyLoss()損失函數結合 ...
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官方示例： 1.在loss中的輸入中，target為類別的index，而非one-hot編碼。 2.在輸入的target的index中，數據的范圍為[0, c-1]，其中c為類別的總 ...