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 ...
原文：交叉熵 pytorch中的nn.CrossEntropyLoss()函數
參考鏈接: https: www.cnblogs.com JeasonIsCoding p .html https: blog.csdn.net qq article details 二分類的交叉熵公式是: 如果是多分類,交叉熵公式如下: 這里為了更加直觀的理解計算過程,舉例說明: 比如我們舉例: 假設我們有個一樣本，他經過我們的神經網絡后會輸出一個 維的向量，分別代表這個樣本分別屬於這 種標簽的 ...
2020-08-13 17:31 0 1058 推薦指數：
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