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：Pytorch常用的交叉熵損失函數CrossEntropyLoss()詳解
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 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 CrossEntropyLoss 損失函數結合了nn.LogSoftmax 和nn.NLLLoss 兩個函數。它在做分類 具體幾類 訓練的時候是非常有用的。 softmax用於多分類過程中，它將多個神 ...
2020-06-26 13:47 0 9795 推薦指數：
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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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