參考鏈接: https://www.cnblogs.com/JeasonIsCoding/p/10171201.html https://blog.csdn.net/qq_27095227/artic ...
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 log sum j exp x j nn.CrossEntropyLoss 的使用方式參見如下代碼 ...
2019-12-11 16:13 0 3235 推薦指數:
參考鏈接: https://www.cnblogs.com/JeasonIsCoding/p/10171201.html https://blog.csdn.net/qq_27095227/artic ...
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 ...
。 CrossEntropyLoss()的目標labels的形狀是[3, 1](以下面為例,不能是one_hot形式),輸出logits ...
如下: 二、nn.CrossEntropyLoss 交叉熵損失函數 輸入維度(batch_size, feature_dim) 輸出維 ...
1.CrossEntropyLoss()損失函數 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,為什么這么說呢,舉個例子:在做分類的訓練的時候,如果一個樣本屬於第K類,那么這個類別所對應的的輸出節點的輸出值應該為1,而其他節點的輸出都為0,即[0,0,1,0,….0,0],這個數組也就 ...
https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html ...
當我想測試時nn.CrossEntropyLoss()是報錯,如下: 參考https://stackoverflow.com/questions/60440292/runtimeerror-expected-scalar-type-long-but-found-float 原因是 ...
class torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=True, ignore_index=-100, 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 ...