如下: 二、nn.CrossEntropyLoss 交叉熵損失函數 輸入維度(batch_size, feature_dim) 輸出維 ...
詳細理論部分可參考https: www.cnblogs.com wanghui garcia p .html BCELoss 和BCEWithLogitsLoss 的輸出logits和目標labels 必須是one hot形式 的形狀相同。 CrossEntropyLoss 的目標labels的形狀是 , 以下面為例,不能是one hot形式 ,輸出logits是 , 。如果是多分類,labels ...
2020-10-17 15:37 0 3444 推薦指數:
如下: 二、nn.CrossEntropyLoss 交叉熵損失函數 輸入維度(batch_size, feature_dim) 輸出維 ...
這個東西,本質上和nn.BCELoss()沒有區別,只是在BCELoss上加了個logits函數(也就是sigmoid函數),例子如下: 輸出結果分別為: 可以看到,nn.BCEWithLogitsLoss()相當於是在nn.BCELoss()中預測結果pred ...
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 ...
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 ...
參考鏈接: https://www.cnblogs.com/JeasonIsCoding/p/10171201.html https://blog.csdn.net/qq_27095227/artic ...
1.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1,而其他節點的輸出都為0,即[0,0,1,0,….0,0],這個數組也就 ...
https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html ...
1. 定義 數學公式為 Loss = -w * [p * log(q) + (1-p) * log(1-q)] ,其中p、q分別為理論標簽、實際預測值,w為權重。這里的log對應數學上的ln。 PyTorch對應函數為: torch.nn.BCELoss(weight=None ...