nn.CrossEntropyLoss()
时间: 2024-02-27 18:35:00 浏览: 43
`nn.CrossEntropyLoss()` 是一个用于分类任务的损失函数,常用于多分类问题。它的输入是两个张量:模型的输出和真实标签。该函数将模型的输出视为每个类别的得分(也称为 logit),并将其转换为概率分布。然后,它计算预测概率分布与真实标签的交叉熵损失。
具体来说,`nn.CrossEntropyLoss()` 的计算公式如下:
$loss(x, class) = -\log\left(\frac{\exp(x[class])}{\sum_j \exp(x[j])}\right) = -x[class] + \log\left(\sum_j \exp(x[j])\right)$
其中,$x$ 是模型的输出,$class$ 是真实标签的类别。该函数的返回值是一个标量,表示整个批次的平均损失。可以通过调用 `loss.backward()` 计算梯度,从而进行模型的反向传播更新参数。
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nn.CrossEntropyLoss
在 PyTorch 中,`nn.CrossEntropyLoss` 是一个常用的损失函数,通常用于多分类问题中。该函数将 softmax 函数和负对数似然损失函数结合在一起,可以直接计算神经网络的输出和真实标签之间的交叉熵损失。
`nn.CrossEntropyLoss` 的输入包括两个部分:神经网络的输出和真实标签。其中,神经网络的输出是一个形状为 `(batch_size, num_classes)` 的张量,其中 `batch_size` 表示批次大小,`num_classes` 表示类别数;真实标签是一个长度为 `batch_size` 的一维张量,其中每个元素的取值范围为 `[0, num_classes-1]`。
使用 `nn.CrossEntropyLoss` 可以在训练过程中方便地计算损失值,并且该函数还可以自动进行反向传播求导。下面是一个简单的使用 `nn.CrossEntropyLoss` 的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义神经网络的输出和真实标签
outputs = torch.randn(10, 5) # batch_size=10, num_classes=5
labels = torch.tensor([2, 4, 1, 0, 3, 2, 2, 1, 4, 0])
# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 计算损失值
loss = criterion(outputs, labels)
# 打印损失值
print(loss.item())
```
在上面的示例中,`outputs` 的形状为 `(10, 5)`,表示有 10 个样本,每个样本有 5 个类别的输出得分。`labels` 是一个长度为 10 的一维张量,表示 10 个样本的真实标签。定义损失函数时,我们直接使用 `nn.CrossEntropyLoss()`,不需要额外设置参数。使用 `loss.item()` 可以得到一个标量,表示该批次样本的平均交叉熵损失。
nn.crossentropyloss
`nn.CrossEntropyLoss` 是一种常用的损失函数,用于多类别分类任务中。它将 softmax 函数和负对数似然损失 (Negative Log Likelihood Loss) 结合在一起,可以将模型预测的概率分布与真实标签的概率分布进行比较,并计算它们之间的差异。
具体来说,`nn.CrossEntropyLoss` 的输入包括两个部分:模型对每个类别的预测概率分布,以及真实标签的索引。它首先对模型预测的概率进行 softmax 处理,将其转化为概率分布;然后根据真实标签的索引选择对应的概率,并计算其负对数似然损失;最后将所有样本的损失求平均得到最终的损失值。
在 PyTorch 中,使用 `nn.CrossEntropyLoss` 可以方便地完成多类别分类任务的损失计算。