CrossEntropyLoss()的输入分别是什么
时间: 2024-05-23 21:16:28 浏览: 17
`CrossEntropyLoss()` 是一个用于计算交叉熵损失的函数,其输入包括两个参数:
1. `input`: 预测值,即模型的输出。其形状为 $(N, C)$,其中 $N$ 表示 batch size,$C$ 表示类别数。
2. `target`: 真实标签,其形状为 $(N)$ 或 $(N, 1)$,其中 $N$ 表示 batch size。如果 `target` 的形状是 $(N)$,则每个元素表示该样本的真实类别标签;如果 `target` 的形状是 $(N, 1)$,则每个元素表示该样本的真实类别的下标。
`CrossEntropyLoss()` 的输出是一个标量,表示模型的预测与真实标签之间的交叉熵损失。
相关问题
nn.CrossEntropyLoss() 是什么意思
nn.CrossEntropyLoss()是PyTorch中的一个损失函数,用于多分类问题。它将输入和目标标签作为参数,并计算出一个标量值作为损失值。具体来说,它使用了交叉熵损失函数来度量模型输出与真实标签之间的差异。
交叉熵损失函数是一种常用的分类损失函数,特别适用于多分类问题。它基于信息论中的概念,通过计算模型输出的概率分布与真实标签的概率分布之间的交叉熵来度量它们之间的差异。交叉熵损失函数越小,表示模型输出的概率分布与真实标签的概率分布越接近,模型的分类性能越好。
在使用nn.CrossEntropyLoss()时,通常需要将模型的输出结果和真实标签作为输入。模型的输出结果是一个概率分布,可以通过softmax函数将其转化为概率值。而真实标签通常是一个整数,表示样本所属的类别。nn.CrossEntropyLoss()会自动将真实标签转化为one-hot编码形式,并计算交叉熵损失。
crossentropyloss的输入
Cross Entropy Loss是深度学习中经常使用的一种损失函数,通常用于分类任务。其输入包括两部分,一部分是模型的输出,另一部分是真实标签。模型的输出可以是概率或者得分,真实标签是一个类别的索引或者是一个one-hot向量。交叉熵损失会根据模型输出和真实标签计算出一个数值,表示模型预测错误的程度。目标是通过调整模型参数来最小化交叉熵损失,从而提高模型的准确率。
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