带有权重参数的f.cross_entropy的公式表达
时间: 2023-04-04 11:04:45 浏览: 67
f.cross_entropy的公式表达为:$-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{C}y_{ij}\log(\hat{y}_{ij})$,其中$N$为样本数,$C$为类别数,$y_{ij}$表示第$i$个样本的真实标签为$j$的概率,$\hat{y}_{ij}$表示模型预测第$i$个样本的标签为$j$的概率。
相关问题
f.cross_entropy
F.cross_entropy是PyTorch中用于计算交叉熵损失的函数。它的定义如下:torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=True)。\[1\]在使用F.cross_entropy函数时,需要传入两个参数:input和target。其中,input是网络的输出,target是真实标签。该函数会自动进行softmax和log操作,因此不需要在输入数据上手动进行这两个操作。\[2\]\[3\]交叉熵损失函数常用于多分类问题,用于衡量预测结果与真实标签之间的差异。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [对PyTorch中F.cross_entropy()函数的理解](https://blog.csdn.net/wuliBob/article/details/104119616)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
f.cross_entropy的权重参数怎么设置
关于f.cross_entropy的权重参数的设置,需要根据具体情况来确定,一般可以根据数据集的类别不平衡程度来设置。如果数据集中某些类别的样本数量较少,可以适当提高这些类别的权重,以保证模型对这些类别的分类效果更好。具体的设置方法可以参考相关文献或者通过实验来确定。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)