CrossEntropyLoss 等价于 softmax+log+NLLLossLogSoftmax等价于softmax+log# 首先定义该类
loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()
#然后传参进去
loss(input, target)input维度为N*C，是网络生成的值，N为batch_size，C为类别数；target维度为N，是标注值，非one-hot类型
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2023-07-11 11:54:37
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# PyTorch中的交叉熵损失函数
## 引言
在机器学习中，交叉熵是一种常用的损失函数，特别适用于分类问题。在PyTorch中，我们可以使用`nn.CrossEntropyLoss`来实现交叉熵损失函数。本文将介绍交叉熵损失函数的原理、PyTorch中的实现以及示例代码。
## 交叉熵损失函数的原理
交叉熵损失函数是一种衡量目标值与预测值之间差异的度量。在分类问题中，我们通常使用交叉熵
原创
2023-09-02 15:02:34
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# PyTorch分类任务中的CrossEntropyLoss实现
## 引言
在PyTorch中，分类任务是机器学习中常见的问题之一。为了训练和评估分类模型，我们需要定义一个适当的损失函数。在本文中，我们将重点介绍如何使用PyTorch实现分类任务中的CrossEntropyLoss。
## CrossEntropyLoss的概述
CrossEntropyLoss是一种常用的损失函数，用
原创
2023-08-13 08:10:11
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## PyTorch中的交叉熵损失函数
在深度学习中，损失函数（Loss Function）是一个至关重要的组成部分，它用于衡量模型的预测值与真实值之间的差异。交叉熵损失（Cross Entropy Loss）是分类问题中最常用的损失函数之一。在本文中，我们将深入学习PyTorch中的交叉熵损失函数的使用，并通过代码示例来帮助理解。
### 交叉熵损失函数简介
交叉熵损失函数主要用于处理分类
原创
2024-10-20 04:54:00
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作者 | 歪杠小胀1『记录写这篇文章的初衷』最近在复现一篇论文的训练代码时，发现原论文中的总loss由多个loss组成。如果只有一个loss，那么直接loss.backward()即可，但是这里不止一个。一开始看到不止一个loss时，不知道将backward()放在哪里。for j in range(len(output)):
loss += criterion(output[j
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2024-05-10 10:07:14
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NLLLoss在图片单标签分类时，输入m张图片，输出一个m*N的Tensor，其中N是分类个数。比如输入3张图片，
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2022-01-25 10:07:09
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NLLLoss在图片单标签分类时，输入m张图片，输出一个m*N的Tensor，其中N是分类个数。比如输入3张图片，分三类，最后的输出是一个3*3的Tensor，举个例子：第123行分别是第123张图片的结果，假设第123列分别是猫、狗和猪的分类得分。可以看出模型认为第123张都更可能是猫。然后对每一行使用Softmax，这样可以得到每张图片的概率分布。这里dim的意思是计算Softmax的维度，这里设置dim=1，可以看到每一行的加和为1。比如第一行0.6600+0.0570+0.2830=1
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2021-06-18 14:08:29
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目录nn.L1Loss:nn.NLLLoss:nn.CrossEntropyLossnn.MSELossnn.BCELoss: nn.L1Loss:这个比较简单，没有太多好说的，就是两者做差取绝对值，然后求和取平均。 输入x和目标y之间差的绝对值，要求 x 和 y 的维度要一样（可以是向量或者矩阵），得到的 loss 维度也是对应一样的。loss(x,y)=1/nnn.NLLLoss:nn.NL
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2023-10-17 22:10:16
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在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy，CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax。看得我头大，所以整理本文以备日后查阅。 首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于 torch.nn ,而另一部分则来自于 torch.nn.functio
原创
2021-04-30 22:28:06
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Pytorch已经提供了MNIST数据集，只要调用datasets.MNIST()下载即可，这里要注意的是标准化（Normalization）：transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))标准化（Normalization）和基于决策树的机器学习模型，如RF、xgboost等不同的是，神经网络特别钟爱经过标准化处理后的数据。标准化处理指的是，data减去它的
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2024-08-04 16:03:05
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文章目录@[toc]准备数据训练一个图像分类器1.加载并规范化CIFAR10展示一些训练图片2. 定义卷积神经网络3.定义损失函数和优化器4.训练网络5.测试网络准备下载Anaconda3并安装，ubuntu打开终端执行bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh安装完成执行conda install pytorch-gpu=1.3 torchvision=0.4详细安
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2023-12-10 11:32:10
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引言在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数：nn.CrossEntropyLoss()该损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()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，这是是非常有用的。那么针对这个函数，下面将做详细的介绍
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2024-01-04 06:45:01
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PyTorch 的 自动求导（Autograd）一是 PyTorch 提供了自动求导机制，二是对 GPU 的支持。现在已经有了很多封装好的 API，我们在写一个自己的网络的时候，可能几乎都不用去注意求导这些问题，因为这些 API 已经在私底下处理好了这些事情。现在我们往往只需要，搭建个想要的模型，处理好数据的载入，调用现成的 optimizer 和 loss function，直接开始训练就好了。
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2023-12-13 00:38:35
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对于交叉熵损失函数的来由有很多资料可以参考，这里就不再赘述。本文主要尝试对交叉熵损失函数的内部运算做深度解析。 1. 函数介绍 Pytorch官网中对交叉熵损失函数的介绍如下：CLASS torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100,reduce=None, reduction=‘me
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2023-11-21 21:01:35
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文章申明：内容都不是原创内容，很多都是复制粘贴，本文的目的是自己学习和把学习的过程分享给能看到的朋友。 首先解读torch.nn.CrossEntropyLoss(),官方文档定义是这样的: 从上述截图可以看出，torch.nn.CrossEntropyLoss()是由nn.LogSoftmax() ...
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2021-10-28 16:04:00
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详细讲解pytorch中的CrossEntropyLoss()函数
原创
2022-01-25 16:11:58
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PyTorch中的CrossEntropyLoss和BCEWithLogitcsLossCrossEntropyLoss=LogSoftMax+NLLLossBCEWithLogitcsLoss=Sigmoid+BCELoss 这里主要想说下计算损失时label怎么喂Example1>>> loss = nn.CrossEntropyLoss()>>> inpu
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2021-04-22 11:39:26
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详细讲解pytorch中的CrossEntropyLoss()函数
原创
2021-07-08 14:11:35
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（三）PyTorch学习笔记——softmax和log_softmax的区别、CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 的区别、log似然代价函数 pytorch loss function 总结 NLLLoss 的 输入 是一个对数概率向量和一个目标标签(不需要是one-hot
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2018-12-03 17:03:00
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pytorch中的nn.CrossEntropyLoss()计算原理
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2021-07-19 11:00:00
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