logsoftmax后不可接入crossentropyLoss(),但是可以接NLLLoss(),接前者会导致重复计算log，影响准确率

最新推荐文章于 2024-12-08 00:15:00 发布
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softmax与CrossEntropyLoss()，log_softmax与 NLLLoss()
联邦学习小白
11-01 811
我们在处理单标签多分类问题时，若考虑用softmax来对模型最后输出作计算以得到各标签的概率分布，那之后可以通过crossentropy做一个似然估计，求得误差 但softmax求出来的概率分布中，每个标签的概率p∈(0,1)，当有些标签的概率过小时就会导致下溢出（实数在计算机内用二进制表示，所以不是一个精确值，当数值过小的时候，被四舍五入为0，这就是下溢出。此时如果对这个数再做某些运算（例如除以它）就会出问题。）。 考虑softmax和crossentropy这个组合方案，crossentropy的计算是
softmax和交叉熵
MR CODER
11-04 566
softmax用于多分类过程中，往往加在神经网络的他将多个神经元的输出，映射到（0，1）区间内，看成概率来解，这些值的累和为1，在选取输出节点的时候选取概率最大的节点作为我们的预测目标，从而进行多分类。 Si=ei(∑jej)S_{i} = { \frac{e_{i}} {\choose\sum_{j}e^{j}} }Si​=(∑j​ej​)ei​​ softmax 相关求导 当对分类的Loss进...
CrossEntropyLoss （内置了Softmax） 不要再用softmax！！！
Mxeron的博客
07-24 1412
cross entropy loss = log softmax + nll loss
blueblood7的专栏
06-07 475
cross entropy loss = log softmax + nll loss
【深度学习】详解 Softmax Cross Entropy Loss
闻韶
05-25 1万+
Softmax Cross Entropy Loss = Softmax + Cross Entropy Loss
单阶段目标检测重要论文总结
David Lee的博客
05-18 7106
单阶段目标检测重要论文总结
DL基础知识
henyaoyuancc的博客
02-14 1800
深度学习基础1 归一化1.1 BN1.1 LN 1 归一化 1.1 BN 1.1 LN 又叫layer normalization层归一化，一般用在nlp中。LN的主要思想是:是在每一个样本(一个样本里的不同通道)上计算均值和方差，而不是 BN 那种在批方向计算均值和方差！ 看源码我们也可以看出来，其中outputs的shape=(btz, seq_len, dim) mean = K.mean(outputs, axis=-1, keepdims=True) #mean的shape（btz, seq_l
类别极度不平衡如何破？加权损失函数优化脊椎边界的4种有效方案
类别极度不平衡是机器学习中长期存在的挑战，严重影响模型对少数类的识别能力。本文系统阐述加权损失函数的理论基础与设计原理，剖析其通过调整类别权重重塑决策边界的作用机制，并深入比较四种典型加权方案：静态...
卷积神经网络基础概念理解（二）
weixin_42176639的博客
10-28 1476
基于 Torch 实现的 Mnist 手写数字识别 1.卷积网络设计，计算说明 2.torch 相关封装函数使用说明 3.模型训练，数据验证
51c~Transformer~合集1
最新发布
whaosoft~aiotの开发板商城
12-08 1561
自注意力机制自2017年在开创性论文《Attention Is All You Need》中被提出以来，已成为最先进深度学习模型的核心，尤其是在自然语言处理（NLP）领域。考虑到其广泛应用，深入理解自注意力的运作机制变得尤为重要。图1：原始Transformer架构在深度学习中，"注意力"概念的引入最初是为了改进递归神经网络（RNNs）处理长序列或句子的能力。例如，在机器翻译任务中，逐字翻译通常无法捕捉语言的复杂语法和表达方式，导致翻译质量低下。
注意使用 nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数，最后一层输出不要softmax了，因为nn.CrossEntropyLoss()已经包含了该操作
studyvcmfc的专栏
06-14 3720
# Build a feed-forward network model = nn.Sequential(nn.Linear(784, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 10)) # Define the loss criterion = ...
pytorch中log_softmax的实现
说文科技，做有态度的研究。
12-18 1万+
pytorch中的log_softmax 是怎么实现的？让你以后不再担心函数实现。
使用交叉熵（CrossEntropyLoss）做多分类问题最后一层是否使用softmax
alone_Messi的博客
06-03 4345
最近在一个自己的数据集上做多分类问题，使用的是CrossEntropyLoss作为loss，但是训练效果一直不好。就疯狂找问题，快二十天了，未果。昨天在github上找了一段代码，移植之后。训练居然有效果，在看它的模型时，发现最后一层没有加softmax，手痒就加上去了，网络又没有了学习能力。于是怀疑是不是最后一次softmax的问题。在知乎上找到了一个提问，就是关于这个的，链接如下： 这是个链接 和我这段时间遇到的问题十分的相似，但是我自己的网络还是跑，不知道最后的结果会不会有改善。趁着等网络结果的时间，
pytorch学习笔记（三）用nn.cross_entropy所遇到的问题
creator180的博客
06-25 4502
Mnist数据集的图片尺寸一般是28*28 = 784,这里模拟一下搭建一个神经元的网络来进行预测和loss的计算，代码如下。 import torch from torch import nn import math import torch.nn.functional as F class Mnist_net(nn.Module): def __init__(self): ...
nn.CrossEntropyLoss （内置了Softmax） 不要再用softmax
qq_37160943的博客
03-31 3161
CrossEntropyLoss （内置了Softmax） 不要再用softmax 计算公式如下：x为一个num_class(类别数量)维的向量，class为样本的类别。 参考 1.https://blog.youkuaiyun.com/geter_CS/article/details/84857220 2.https://blog.youkuaiyun.com/Tianweidadada/art...
pytorch笔记：03)softmax和log_softmax，以及CrossEntropyLoss
Javis486的专栏
03-19 2万+
softmax在神经网络里面比较常见，简而言之，就是多分类的概率输出 sotfmax(xi)=exp(xi)∑jexp(xj)sotfmax(xi)=exp⁡(xi)∑jexp⁡(xj)sotfmax(x_i)=\frac{\exp(x_i)}{\sum_j \exp(x_j)} 但是在pytorch里面发现额外有个log_softmax(对softmax取了一个In的对数)，为啥这样做呢？ ...
softmax与cross-entropy loss
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乐兮山南水北的博客
10-12 3万+
解释softmax与cross-entropy loss
Pytorch中Softmax、Log_Softmax、NLLLoss以及CrossEntropyLoss的关系与区别详解
NeilPy的博客
07-14 2万+
最近看了一些Pytorch的代码，代码中使用了Log_Softmax方法，Loss函数使用了NLLLoss，作为深度学习新手，便上网查了一些资料，将相关知识总结记录以下。 本文主要参考了这篇文章，在此基础上加入了一些自己的理解。 Softmax 我们知道softmax激活函数的计算方式是对输入的每个元素值x求以自然常数e为底的指数，然后再分别除以他们的和，其计算公式如下： Softmax(xi)=...
Softmax数值不稳定问题
Shingle_的博客
08-24 4207
数值计算 上溢和下溢 计算机通过有限数量的位模式来表示无限多的实数，总会引入一些近似误差。如果涉及时没有考虑最小化舍入误差的累积，在实践时可能会导致算法实效。 下溢：当接近零的数被四舍五入为零时发生下溢。 许多函数在其参数为零而不是一个很小的正数时会表现出质的不同： 避免零除 避免取0的对数 上溢：大量级的数被近似为无穷时发生上溢。 必须对上溢和下溢进行数值稳定的一个例子...
PyTorch中CrossEntropyLoss无需Softmax的原因解析
`torch.softmax(logits, dim=0)` 得到概率 `[0.659, 0.242, 0.099]`，再将其传入 `CrossEntropyLoss`，则会导致错误，因为此时输入不再是logits，而是已经被压缩过的概率值，破坏了损失函数内部的计算逻辑，最终损失...
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