nn.CrossEntropyLoss() 的公式
时间: 2024-02-27 19:43:59 浏览: 22
nn.CrossEntropyLoss()的公式可以表示为:
loss = - ∑(y_i * log(softmax(x_i)))
其中,y_i是真实标签的概率分布,x_i是网络输出的概率分布。公式中的softmax函数将网络输出的结果转化为概率分布,log函数是自然对数。损失函数通过计算真实标签与网络输出的概率分布之间的差异来衡量预测的准确性。最终的损失值是通过对所有类别的预测结果进行求和并取负值得到的。
相关问题
crit = nn.CrossEntropyLoss()
nn.CrossEntropyLoss()是PyTorch中的一个损失函数,用于多分类问题。它将输入和目标之间的交叉熵作为损失函数,用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。
在使用nn.CrossEntropyLoss()时,通常需要将模型的输出和真实标签作为输入。模型的输出是一个概率分布,表示每个类别的预测概率。真实标签是一个整数,表示样本的真实类别。
该损失函数的计算过程包括两个步骤:
1. 将模型的输出通过softmax函数转换为概率分布。
2. 计算交叉熵损失,衡量模型输出与真实标签之间的差异。
交叉熵损失函数的计算公式如下:
loss = -log(exp(output[label]) / sum(exp(output)))
其中,output是模型的输出,label是真实标签。
使用nn.CrossEntropyLoss()时,通常会将该损失函数与优化器一起使用,通过反向传播来更新模型的参数,以最小化损失函数。
criterion nn.CrossEntropyLoss()
您可以使用nn.CrossEntropyLoss()函数来实现交叉熵损失函数。`nn.CrossEntropyLoss()` 是PyTorch中的一个损失函数,通常用于多分类问题。其计算公式如下:
$loss(x, class) = -\log\left(\frac{\exp(x[class])}{\sum_j \exp(x[j])}\right) = -x[class] + \log\left(\sum_j \exp(x[j])\right)$
其中,$x$ 表示模型的输出,$class$ 表示正确类别的索引。这个损失函数的作用是让模型的输出在正确类别的位置上尽可能地大,同时让其它位置上的输出尽可能地小。
在使用时,需要将模型的输出和正确的类别作为输入传入损失函数中,例如:
```
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
output = model(input)
loss = criterion(output, target)
```
其中,`input` 表示模型的输出,`target` 表示正确的类别。`loss` 表示计算得到的损失值。