带有权重参数的f.cross_entropy的公式表达
时间: 2023-04-04 07:04:45 浏览: 68
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。
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F.binary_cross_entropy和F.cross_entropy
F.binary_cross_entropy和F.cross_entropy是PyTorch中常用的损失函数,用于计算二分类和多分类任务的损失。
F.binary_cross_entropy用于二分类任务,计算目标与预测之间的交叉熵损失。它的输入包括两个参数:预测值和目标值。预测值是一个浮点数,表示模型对样本属于正类的概率;目标值是一个二进制标签,表示样本的真实类别。该函数会将预测值通过sigmoid函数转换为概率,并计算交叉熵损失。
F.cross_entropy用于多分类任务,计算目标与预测之间的交叉熵损失。它的输入包括两个参数:预测值和目标值。预测值是一个张量,表示模型对每个类别的预测概率;目标值是一个整数张量,表示样本的真实类别。该函数会将预测值通过softmax函数转换为概率,并计算交叉熵损失。
F.cross_entropy的输入怎么转化为F.binary_cross_entropy的输入
F.cross_entropy和F.binary_cross_entropy是PyTorch中的两个常用的损失函数,用于分类和二分类任务。
F.cross_entropy的输入包括两个参数:input和target。其中,input是模型的输出,target是真实标签。input的形状为(N, C),N表示样本数量,C表示类别数量。target的形状为(N,),每个元素表示对应样本的真实类别索引。
F.binary_cross_entropy的输入也包括两个参数:input和target。其中,input是模型的输出,target是真实标签。input的形状为(N, ),N表示样本数量,每个元素表示对应样本的预测概率或得分。target的形状为(N, ),每个元素表示对应样本的真实标签(0或1)。
要将F.cross_entropy的输入转化为F.binary_cross_entropy的输入,可以按照以下步骤进行:
1. 对于input,使用softmax函数将其转化为概率分布。可以使用torch.softmax(input, dim=1)。
2. 对于target,如果原来的target是类别索引,则需要将其转化为二分类标签。可以使用torch.eye(C)[target],其中C表示类别数量。
具体代码如下:
```
import torch
import torch.nn.functional as F
# 假设input和target分别为F.cross_entropy的输入
input = torch.randn(10, 5)
target = torch.tensor([2, 0, 1, 4, 3, 1, 2, 0, 3, 4])
# 将input转化为概率分布
input_prob = F.softmax(input, dim=1)
# 将target转化为二分类标签
target_binary = torch.eye(5)[target]
# 使用F.binary_cross_entropy计算损失
loss = F.binary_cross_entropy(input_prob, target_binary)
```