nn.CrossEntropyLoss()的第一个参数经过softmax和不经过softmax为什么输出不一样
时间: 2024-06-03 08:07:08 浏览: 10
nn.CrossEntropyLoss()的第一个参数是模型的输出,即未经过softmax的原始预测值。而在计算交叉熵损失时,需要将原始预测值经过softmax转换为概率值,再与真实标签计算交叉熵损失。因此,经过softmax和未经过softmax的参数是不同的,输出结果也会不同。如果将经过softmax的概率作为nn.CrossEntropyLoss()的参数传入,会导致输出结果不正确。
相关问题
nn.CrossEntropyLoss()的第一个参数经过softmax和不经过softmax的区别
nn.CrossEntropyLoss()的第一个参数可以是经过softmax的输出结果或未经过softmax的输出结果。但是,它们所代表的意义是不同的。
如果第一个参数是经过softmax的输出结果,那么它代表了每个类别的概率分布,即对于每个样本,它属于每个类别的概率之和为1。而nn.CrossEntropyLoss()函数会将这个概率分布与真实标签进行比较,计算出交叉熵损失。
如果第一个参数是未经过softmax的输出结果,那么它代表了每个类别的得分,即对于每个样本,它属于每个类别的得分之和不一定为1。在这种情况下,nn.CrossEntropyLoss()函数会先将这个得分向量经过softmax函数,再计算交叉熵损失。因此,经过softmax和不经过softmax的区别在于输入的形式不同,但最终计算的损失是相同的。
同时使用softmax和nn.crossentropyloss
softmax函数和nn.CrossEntropyLoss通常在深度学习中一起使用。在神经网络的输出中,softmax函数将输出转换为概率分布,使得每个输出节点的值都在0到1之间且和为1。而nn.CrossEntropyLoss则是用来计算分类问题中预测值与真实标签之间的差异。通常在神经网络的输出层使用softmax函数,然后将输出结果输入到CrossEntropyLoss中进行损失计算。这样可以使神经网络的输出结果更加准确,并且提高分类模型的性能。
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