pytorch 損失函數（nn.BCELoss 和 nn.CrossEntropyLoss）（思考多標簽分類問題）
如下： 二、nn.CrossEntropyLoss 交叉熵損失函數 輸入維度（batch_size, feature_dim） 輸出維 ...
原文：Pytorch學習筆記12----損失函數nn.CrossEntropyLoss()、nn.NLLLoss()
.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 ，而其他節點的輸出都為 ，即 , , , , . , ，這個數組也就是樣本的Label，是神經網絡最期望的輸出結果。也就是說用它來衡量網絡的輸出與標簽的差異，利用這種差異經過反向傳 ...
2020-08-03 18:20 0 847 推薦指數：
相關推薦
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 ...
交叉熵 pytorch中的nn.CrossEntropyLoss()函數
參考鏈接: https://www.cnblogs.com/JeasonIsCoding/p/10171201.html https://blog.csdn.net/qq_27095227/artic ...
nn.CrossEntropyLoss
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 ...
Pytorch-區分nn.BCELoss()、nn.BCEWithLogitsLoss()和nn.CrossEntropyLoss() 的用法
。 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 ...
交叉熵損失，softmax函數和 torch.nn.CrossEntropyLoss()中文
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 \( ...
pytorch的torch.nn.CrossEntropyLoss()
https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html ...
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
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 ...