torch.nn.CrossEntropyLoss
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 ...
原文：pytorch的torch.nn.CrossEntropyLoss()
https: www.cnblogs.com marsggbo p .html ...
2020-02-21 21:42 0 1477 推薦指數：
相關推薦
小白學習之pytorch框架(4)-softmax回歸(torch.gather()、torch.argmax()、torch.nn.CrossEntropyLoss())
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 交叉熵參考博客：https://www.cnblogs.com/kyrieng/p ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
pytorch torch.nn.Identity()
torch.nn.Identity() 今天看源碼時，遇到的這個恆等函數，就如同名字那樣 占位符，並沒有實際操作 源碼： 主要使用場景： 不區分參數的占位符標識運算符 if 某個操作 else Identity() 在增減網絡過程中，可以使得整個網絡層數據不變，便於遷移權重數據 ...
Pytorch_torch.nn.MSELoss
Pytorch_torch.nn.MSELoss 均方損失函數作用主要是求預測實例與真實實例之間的loss loss(xi,yi)=(xi−yi)2 函數需要輸入兩個tensor，類型統一設置為float，否則會報錯，也可以在全局設置 ...