pytorch 計算 CrossEntropyLoss 不需要經 softmax 層激活 用 pytorch 實現自己的網絡時，如果使用CrossEntropyLoss 我總是將網路輸出經 softmax激活層后再計算交叉熵損失是不對的。 考慮樣本空間的類集合為 , , ，網絡最后一層有 個神經元 每個神經元激活值代表對不同類的響應強度 ，某個樣本送入網絡后的輸出記為 net out： , , ， ...
2020-04-25 00:39 4 414 推薦指數：
1、softmax 函數 Softmax(x) 也是一個 non-linearity, 但它的特殊之處在於它通常是網絡中一次操作. 這是因為它接受了一個實數向量並返回一個概率分布.其定義如下. 定義 x 是一個實數的向量(正數或負數都無所謂, 沒有限制). 然后, 第i個 Softmax(x ...
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 ...
（三）PyTorch學習筆記——softmax和log_softmax的區別、CrossEntropyLoss() 與 NLLLoss() 的區別、log似然代價函數 pytorch loss function 總結 NLLLoss 的 輸入 是一個對數概率向量 ...
在使用Pytorch時經常碰見這些函數cross_entropy，CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax。看得我頭大，所以整理本文以備日后查閱。 首先要知道上面提到的這些函數一部分是來自於torch.nn,而另一部分則來自於 ...
PyTorch provides 2 kinds of Softmax class. The one is applying softmax along a certain dimension. The other is do softmax on a spatial matrix sized ...
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 ...
https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html ...
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 ...
