CrossEntropyLoss损失函数的参数包括什么
时间: 2023-05-12 11:07:11 浏览: 41
CrossEntropyLoss损失函数的参数包括输入数据和目标数据。输入数据是模型的输出结果,目标数据是真实的标签数据。这个损失函数会计算两者之间的交叉熵损失,用来评估模型的预测结果和真实结果之间的差距。
相关问题
nn.CrossEntropyLoss()函数参数及其含义
`nn.CrossEntropyLoss()`是一个PyTorch中的损失函数,用于多分类问题。它的参数及其含义如下:
- `weight`(可选):一个张量,用于指定每个类别的权重。默认为None。
- `size_average`(已弃用):一个布尔值,指定是否对损失进行平均。已弃用,使用`reduction`参数代替。
- `ignore_index`:一个整数,指定要忽略的目标类别的索引。默认为-100。
- `reduction`:一个字符串,指定如何计算损失。可以是"none"(不进行任何计算)、"mean"(计算平均损失)或"sum"(计算总损失)。默认为"mean"。
这个损失函数将输入视为未经归一化的对数概率,并计算交叉熵损失。它适用于多分类问题,其中每个样本只能属于一个类别。在使用时,通常会将模型的输出通过softmax函数进行归一化,然后将归一化后的输出作为输入传递给`nn.CrossEntropyLoss()`函数。
希望能够帮助到你!如果你有任何其他问题,请随时提问。
CrossEntropyLoss()的参数是什么
`nn.CrossEntropyLoss()`是PyTorch中用于计算交叉熵损失的函数。它的参数如下:
- `weight`:一个张量(tensor),用于对不同类别的样本进行加权处理。默认为`None`,表示所有类别的样本权重都为1。
- `size_average`或`reduction`:表示损失的类型。`size_average`为True时表示对每个batch的损失求平均值,为False时表示对每个batch的损失求和。`reduction`为`'mean'`时表示对每个batch的损失求平均值,为`'sum'`时表示对每个batch的损失求和。
- `ignore_index`:一个整数,表示忽略某些类别的损失。默认为`-100`,表示不忽略任何类别的损失。
- `reduce`:该参数已被弃用,请使用`reduction`参数代替。
通常情况下,我们只需要使用默认参数即可,即`nn.CrossEntropyLoss()`。
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