CrossEntropyLoss

菜鸡啄虫

于 2021-04-03 15:44:49 发布

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分类专栏：损失函数

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本文介绍了PyTorch中CrossEntropyLoss的定义和应用。CrossEntropyLoss通常用于多分类问题，它结合了LogSoftmax和负对数似然损失。在使用时，网络的输出`out`需先通过sigmoid激活函数，形状为[N,class_num]，而`y`是对应的类别标签。通过loss_cross(out,y)计算损失，帮助训练模型。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

代码：torch.nn.CrossEntropyLoss()

定义：loss_cross = torch.nn.CrossEntropyLoss()

使用：loss = loss_cross(out, y)
参数解释：
**out:**网络输出的结果，且该结果经过了sigmoid,形状为【N,class_num】
y::

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