交叉熵损失函数,代码表示loss=''
时间: 2023-05-26 18:06:33 浏览: 86
categorical_crossentropy 或者 crossentropy.
例如:在Keras中,通过设置loss参数来指定使用的损失函数,可以写成:
```python
from keras import losses
model.compile(loss=losses.categorical_crossentropy, optimizer='adam')
```
相关问题
import torch.nn.functional as F def calculate_loss(y, y_true, y_old, p, p_old, lambda): # 计算交叉熵损失函数 ce_loss = F.cross_entropy(y, y_true) # 计算知识蒸馏损失函数 distill_loss =F.cross_entropy(F.softmax(y/ T, dim=1), F.softmax(y_old/T, dim=1)) new_loss = (1 - lambda) * ce_loss + lambda* distill_loss return new_loss逐行解释
好的,我来逐行解释这段代码:
1. `import torch.nn.functional as F`: 导入 PyTorch 中的 nn.functional 模块,并将其命名为 F。
2. `def calculate_loss(y, y_true, y_old, p, p_old, lambda):`:定义一个名为 calculate_loss 的函数,该函数有五个输入参数 y,y_true,y_old,p,p_old 和 lambda。
3. `ce_loss = F.cross_entropy(y, y_true)`: 使用 nn.functional 中的 cross_entropy 函数来计算当前模型的输出 y 和真实标签 y_true 之间的交叉熵损失函数,并将其赋值给变量 ce_loss。
4. `distill_loss = F.cross_entropy(F.softmax(y / T, dim=1), F.softmax(y_old / T, dim=1))`: 使用 nn.functional 中的 cross_entropy 函数来计算当前模型的输出 y 和之前模型的输出 y_old 分别经过 softmax 归一化后再计算的知识蒸馏损失函数,并将其赋值给变量 distill_loss。其中,T 是温度参数,dim=1 表示在第二个维度上进行 softmax 归一化。
5. `new_loss = (1 - lambda) * ce_loss + lambda * distill_loss`: 根据论文中的公式,计算最终的损失函数,即当前模型的交叉熵损失函数和知识蒸馏损失函数的加权和,并将其赋值给变量 new_loss。其中,lambda 是知识蒸馏损失函数的权重系数。
6. `return new_loss`: 将计算得到的最终损失函数返回。
交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解
交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()是一种常用的损失函数,通常用于多分类问题中。它结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数,可以同时完成softmax和负对数似然损失的计算。在Pytorch中,可以通过调用nn.CrossEntropyLoss()函数来实现交叉熵损失函数的计算。
具体来说,交叉熵损失函数的计算公式为:$loss(x, class) = -log(\frac{exp(x[class])}{\sum_j exp(x[j])})$,其中$x$表示模型的输出,$class$表示正确的类别。交叉熵损失函数的目标是最小化预测值与真实值之间的差距,从而提高模型的准确性。
在Pytorch中,可以通过以下代码来使用nn.CrossEntropyLoss()函数:
```
import torch.nn as nn
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
loss = loss_fn(output, target)
```
其中,output表示模型的输出,target表示真实的标签。调用loss_fn(output, target)即可计算交叉熵损失函数的值。
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