给我CrossEntropyLoss损失函数的公式

在UE中，可以通过修改WorldSettings中的GravityDirection属性来改变重力方向。具体步骤如下：

1. 打开场景中的WorldSettings对象。

2. 在Details面板中找到GravityDirection属性。

3. 修改GravityDirection属性的值，可以通过拖动向量控件或手动输入数值来改变重力方向。

4. 保存修改并运行场景，即可看到重力方向已经改变。

希望这个回答能够帮到你！

相关问题

CrossEntropyLoss损失函数的公式是什么

CrossEntropyLoss损失函数的公式是：$-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N\sum_{j=1}^M y_{ij}\log(\hat{y}_{ij})$，其中$N$表示样本数量，$M$表示类别数量，$y_{ij}$表示第$i$个样本的第$j$个类别的真实标签，$\hat{y}_{ij}$表示第$i$个样本的第$j$个类别的预测概率。

torch.nn.crossentropyloss 损失函数的具体公式

torch.nn.CrossEntropyLoss() 是一个用于多分类任务的损失函数。其具体公式如下：

<img src="https://latex.codecogs.com/svg.latex?\text{loss}(x, \text{class}) = -\log\left(\frac{\exp(x[\text{class}])}{\sum_j \exp(x[j])}\right)" />

其中，`x` 是模型的输出，是一个包含每个类别的分数的张量；`class` 是真实的类别标签。

简要解释一下公式的含义：对于每个样本，我们首先计算模型输出的每个类别的指数（exponential），然后将其归一化（除以所有类别的指数之和），最后取对数。最终的损失是真实类别对应的对数概率的负值。

注意，此公式中已经将 softmax 函数整合到了交叉熵损失函数中，因此模型输出不需要经过 softmax 函数。

补充说明：上述公式中使用了对数函数，而在实际计算中，通常会应用稳定的数值计算技巧，以避免数值溢出或下溢。具体实现时可能会使用一些优化技巧，但整体思想与上述公式相同。