torch.nn.CrossEntropyLoss()
时间: 2024-02-27 17:31:38 浏览: 162
`torch.nn.CrossEntropyLoss()` 是一个用于多分类问题的损失函数。它结合了 `nn.LogSoftmax()` 和 `nn.NLLLoss()` 两个函数,用于计算一个 softmax 分类器的负对数似然损失。它的输入是模型预测的类别分数和真实的类别标签,输出是一个标量,表示模型预测的不确定性和真实标签之间的距离。在训练分类模型时,通常将该损失函数作为优化器的目标函数,通过反向传播算法最小化该损失函数来更新模型参数。
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torch.nn.CrossEntropyLoss
torch.nn.CrossEntropyLoss 是一个用于多分类问题的损失函数,它将softmax函数和负对数似然损失结合在一起。在训练分类模型时,CrossEntropyLoss 用于计算模型输出与真实标签之间的差异。它的输入包括模型输出和真实标签,输出是一个标量值,表示模型输出与真实标签之间的差异的大小。在训练过程中,我们希望最小化这个差异,使得模型能够更好地预测标签。
torch.nn.crossentropyloss
torch.nn.CrossEntropyLoss是PyTorch中常用的交叉熵损失函数之一。它结合了torch.nn.LogSoftmax和torch.nn.NLLLoss两个函数,用于多分类问题的训练中。交叉熵损失函数常用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。
在torch.nn.CrossEntropyLoss中,输入的形状为(batch_size, num_classes),其中batch_size是每个训练批次的样本数量,num_classes是分类的类别数量。在训练过程中,模型输出的结果会通过torch.nn.LogSoftmax函数进行处理,得到对应的概率分布。然后,模型预测的概率分布与真实标签之间会被计算交叉熵损失。
交叉熵损失函数的计算公式如下:
loss = -sum(y_true * log(y_pred))
其中,y_true是真实标签的概率分布,y_pred是模型预测的概率分布。
torch.nn.CrossEntropyLoss会自动将模型输出的概率分布进行归一化,并进行log运算。因此,在使用torch.nn.CrossEntropyLoss时,不需要手动应用torch.nn.LogSoftmax函数。
需要注意的是,torch.nn.CrossEntropyLoss函数的输入不包含softmax层。如果模型的最后一层是softmax层,可以直接使用torch.nn.CrossEntropyLoss来计算损失。如果模型的最后一层是logits层(未经过softmax激活),可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss配合torch.nn.LogSoftmax来计算损失。
总结起来,torch.nn.CrossEntropyLoss是PyTorch中用于多分类问题训练的交叉熵损失函数,它结合了torch.nn.LogSoftmax和torch.nn.NLLLoss两个函数,并且可以适用于不同形式的模型输出。
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