pytorch之交叉熵损失函数

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#交叉熵损失函数

Pytorch交叉熵损失的理解
weixin_47216116的博客
09-12 342
Pytorch交叉熵损失的理解 # 让我们康康这个小栗子 >>> input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) # 定义输入(可看成是神经网络最后一层的输出)，需要梯度信息以被更新 >>> target = torch.randint(5, (3,), dtype=torch.int64) # 定义交叉熵类别 >>> optimizer = torch.optim.Adam([input],lr=1)
Pytorch中交叉熵损失函数相关命令的使用
weixin_50762975的博客
12-18 960
Pytorch中的交叉熵损失函数
pytorch中的交叉熵
weixin_43297125的博客
04-02 668
这里给出代码： import torch import math import torch.nn as nn import numpy as np # 假设这是卷积后又经过softmax的输出,数字之和不为1，随便写的数字 input = np.array([[0.05, 0.34, 0.26, 0.68, 0.85]]) # ndarry转tensor input_tensor = torch...
深度学习：Pytorch人工神经网络之损失函数
最新发布
sulin123123的博客
06-20 1449
smooth L1说的是光滑之后的L1，是一种结合了均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）优点的损失函数。：与MAE相比，Smooth L1在小误差时表现得像MSE，避免了在训练过程中因使用绝对误差而导致的梯度不连续问题（影响模型的收敛性和稳定性）。：当误差较大时，损失函数会线性增加（而不是像MSE那样平方增加），因此它对离群点的惩罚更小，避免了MSE对离群点过度敏感的问题；在多分类任务通常使用softmax将logits（输出值）转换为概率的形式，所以多分类的交叉熵损失也叫做。
必能读懂的 交叉熵详解，pytorch中交叉熵的使用
Defiler_Lee的博客
03-12 2663
目录 1. 交叉熵详解 1.1信息量 1.2 熵 1.3 相对熵（KL散度） 1.4交叉熵 1.5 小结 2. 交叉熵的应用（pytorch中） 2.1交叉熵在分类任务中的计算过程 2.2 log_softmax()函数 2.3nll_loss()函数 2.4cross_entropy()函数 2.5 函数的其他调用方式 1. 交叉熵详解 1.1...
torch.nn.functional.cross_entropy（交叉熵）使用
qq_36892712的博客
04-14 1万+
是用于计算交叉熵损失函数的函数。它的输出是一个表示给定输入的损失值的张量。具体地说，函数与类是相似的，但前者更适合于控制更多的细节，并且不需要像后者一样在前面添加一个Softmax层。。input：(N, C)形状的张量，其中N为Batch_size，C为类别数。该参数对应于神经网络最后一个全连接层输出的未经Softmax处理的结果。target：一个大小为(N,)张量，其值是0
【交叉熵损失torch.nn.CrossEntropyLoss详解-附代码实现】
zishuijing_dd的博客
09-10 4941
交叉熵损失详解
pytorch交叉熵损失函数
qq_27390023的博客
08-30 762
交叉熵损失函数广泛用于分类任务，特别是多分类问题。它比较的是模型输出的概率分布与真实标签的差异。交叉熵损失会惩罚错误分类，鼓励模型输出正确类别的高概率。实际上是同时完成了 softmax 函数和交叉熵损失的计算。它假设最后一层的输出没有经过归一化处理（不是概率形式），而是直接给出了各个类别的得分。该函数会自动计算每一样本对各类别的得分，应用softmax函数，然后计算交叉熵损失。
关于pytorch交叉熵损失函数使用weight参数来平衡各个类别，即加权交叉熵损失函数
cdd_box的博客
04-12 5982
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight, reduction=“mean”)的计算方式和一般做法不一样，进行加权计算后，不是直接loss除以batch数量，而是batch中每个数据的标签对应的类别权重 把batch个权重加起来作为除数，被除数是loss。
pytorch 交叉熵损失函数 BCELoss
qq_43570025的博客
10-24 1206
交叉熵损失函数： BCE Loss = - 1/n*(y_actual * log(y_pred) + (1 - y_actual) * log(1 - y_pred))这个损失将Sigmoid层和BCELoss合并在一个类中。BCEWithLogitsLoss`(_weight=None_, _size_average=None_, _reduce=None_, _reduction='mean'_, _pos_weight=None_) 结果 原始的3x3矩阵： tensor([[ 1.9072
PyTorch中标准交叉熵误差损失函数的实现（one-hot形式和标签形式）
02-08
本文将深入探讨PyTorch中实现的两种交叉熵损失函数形式：one-hot编码形式和标签索引形式。 首先，我们需要理解什么是交叉熵（Cross-Entropy）。交叉熵是一种衡量两个概率分布之间差异的度量，常用于分类问题。在...
交叉熵的数学原理及应用——pytorch中的CrossEntropyLoss()函数
CSPhD-winston的博客
03-04 1482
交叉熵的数学原理及应用——pytorch中的CrossEntropyLoss函数前言公式推导过程sigmoid 前言 分类问题中，交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数，原来就是了解，但一直搞不懂他是怎么来的？为什么交叉熵能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值？趁着这次学习把这些概念系统学习了一下。 首先说起交叉熵，脑子里就会出现这个东西 随后我们脑子里可能还会出现Sigmoid()这个函...
pytorch 手写理解机器学习（手写激活函数，损失函数等）（非原创）
qq_45092173的博客
03-19 380
线性回归模型原理模拟 原书来自Dive-into-DL-pytorch %matplotlib inline import torch from IPython import display from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import random 我们构造⼀个简单的⼈⼯训练数据集 它可以使我们能够直观⽐较学到的参...
Pytorch中的CrossEntropy函数
qq_43422995的博客
08-01 813
CrossEntropLoss
理解与使用torch的CrossEntropy Loss
hellozhxy的博客
03-23 1096
交叉熵误差函数形式不难，但是使用起来却容易出错，这里记录一下自己的理解。
pytorch基础使用—自定义损失函数
weixin_51691064的博客
04-15 3529
损失函数的定义，二值交叉熵损失，Focal Loss损失
【Pytorch基础】torch.nn.CrossEntropyLoss损失函数介绍
热门推荐
sxl的博客
05-10 2万+
目录1 交叉熵的定义2 交叉熵的数学原理3 Pytorch交叉熵实现3.1 举个栗子3.2 Pytorch实现3.3 F.cross_entropy参考文献 1 交叉熵的定义   交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度，为什么这么说呢，举个例子：在做分类的训练的时候，如果一个样本属于第K类，那么这个类别所对应的的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0，即[0,0,1,0,….0,0]，这个数组也就是样本的Label，是神经网络最期望的输出结果。也就是说用它来衡量网络的输出与标签的差异
损失函数：交叉熵损失torch.nn.CrossEntropyLoss
ywfwyht的博客
08-31 4136
交叉熵主要是用来判定实际输出（概率）与期望输出（概率）的接近程度。也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。假设概率分布p为期望输出，概率分布q为实际输出。
交叉熵损失函数python_Pytorch常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解
weixin_36364419的博客
01-30 2827
来源：AINLPer微信公众号编辑: ShuYini校稿: ShuYini时间: 2019-9-1引言在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常回到这么一个个函数：nn.CrossEntropyLoss()该损失函数结合了和两个函数。它在做分类(具体几类)训练的时候是非常有用的。在训练过程中，对于每个类分配权值，可选的参数权值应该是一个1D张量。当你有一个不平衡的训练集时，这是是非常...
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