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 ...
原文：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的loss function 損失函數 。 舉一個很簡單的例子，我們有一個三分類問題，對於一個input x ，神 ...
2019-04-16 16:39 0 1372 推薦指數：
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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 ...