交叉熵损失函数参数reduction='mean'
时间: 2023-11-02 17:34:40 浏览: 31
交叉熵损失函数是用来评估分类模型预测结果与真实结果之间的差异的一种常用损失函数。参数reduction='mean'表示在计算损失函数时,将所有样本的损失值求均值,得到一个标量作为模型的最终损失。这种方式适用于样本数较多的情况下,可以更好地对模型整体性能进行评估。如果reduction='sum',则将所有样本的损失值求和,适用于样本数较少的情况下。
相关问题
交叉熵损失函数参数类型?
在PyTorch中,交叉熵损失函数`torch.nn.CrossEntropyLoss`的参数类型如下:
```python
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean')
```
- `weight`:用于对不同类别的样本赋予不同的权重,可以是一个1D的Tensor。默认值为`None`,表示所有类别的权重相等。
- `size_average`:已弃用,请使用`reduction`参数。
- `ignore_index`:指定忽略的类别索引,这些类别的预测结果不会参与损失计算。默认值为`-100`。
- `reduce`:已弃用,请使用`reduction`参数。
- `reduction`:指定损失函数的降维方式。可选值为`'none'`、`'mean'`和`'sum'`,分别表示不降维、求均值和求和。默认值为`'mean'`。
例如,如果你想使用交叉熵损失函数,并对不同类别的样本赋予不同的权重,可以按如下方式调用:
```python
import torch.nn as nn
weights = torch.tensor([0.5, 1.0, 2.0]) # 三个类别的样本权重
criterion = nn.CrossEntropyLoss(weight=weights)
```
希望这个回答对你有帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。
交叉熵损失函数在pytorch中参数说明
在PyTorch中,交叉熵损失函数`nn.CrossEntropyLoss()`的参数说明如下:
1. `weight`: 对每个类别的损失进行加权,默认为None。
2. `size_average`: 如果为True,则损失会被平均到每个样本上,默认为True。
3. `ignore_index`: 指定忽略的目标类别的索引,默认为-100。
4. `reduce`: 如果为False,则返回每个样本的损失,默认为True。
5. `reduction`: 指定如何计算损失的值。可选择的值有`'none'`、`'mean'`、`'sum'`,默认为`'mean'`。
需要注意的是,`nn.CrossEntropyLoss()`结合了`nn.LogSoftmax()`和`nn.NLLLoss()`两个函数,因此不需要在模型的输出端添加`nn.LogSoftmax()`层。此外,输入的形状应为(batch_size, num_classes)。
以下是一个示例代码,展示如何使用交叉熵损失函数:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 创建模型的输出和目标张量
output = torch.tensor([[0.5, 0.2, 0.3], [0.1, 0.8, 0.1]])
target = torch.tensor([0, 1]) # 目标类别的索引
# 实例化交叉熵损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 计算损失
loss = criterion(output, target)
print(loss) # 输出损失的值
```
这段代码中,`output`是模型的输出,`target`是目标类别的索引。使用`nn.CrossEntropyLoss()`计算输出和目标之间的交叉熵损失,并将结果存储在`loss`中。最后打印出损失的值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>