nn.CrossEntropyLoss用于图像分割
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loss_c = F.cross_entropy(c, cl.type(torch.cuda.LongTensor)) /opt/conda/conda-bld/pytorch_1565272279342/work/aten/src/THCUNN/ClassNLLCriterion.cu:105: void cunn_ClassNLLCriterion_upd
叉熵损失函数（Cross Entropy） 我们在逻辑回归算法中引入了交叉熵函数，但是上一次，我并没有对交叉熵损失函数做一个详细的解释。这里就补上。损失函数又叫做误差函数，用来衡量算法的运行情况.在分类中，都是...
多分类问题常用交叉熵作为损失函数。对于softmax和cross entropy的详细讲解可参考AI之路博主的博文。 网址：https：//blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921
解释softmax与cross-entropy loss
1.softmax 作用：实现了将n维向量变成n维全为正数，且和为1的向量，在深度学习中可以解释为这个输入属于n个类别的概率。 例子： import torch.nn.functional as F inp1=torch.Tensor([1,3,6]) ...
**问题：**用pytorch的crossentropy做损失函数的时候，迭代几步之后loss为nan。 交叉熵损失函数的具体为： loss = -(x*ln(z)+(1-x)*ln(1-z)) z = softmax(pred_x) 这样当z为0/1时会出现loss为nan的情况 参考解决...
常用的函数有： log_softmax,nll_loss, cross_entropy 1.log_softmax, 就是log和softmax合并在一起执行 2. nll_loss ,函数全称是negative log likelihood loss, 函数表达式为 例如：假设x=[1,2,3], class=2...
这就涉及到torch.nn中的三个类：nn.LogSoftmax、nn.NLLLoss、nn.CrossEntropyLoss，今天剖析一下这几个类，便于以后查找。 一、nn.LogSoftmax softmax常用在网络的输出层上，以得到每个类别的概率，顾名思义，nn...
pytorch中CrossEntropyLoss中weight的问题 由于研究的需要，最近在做一个分类器，但类别数量相差很大。 在查看nn.CrossEntropyLoss()的官方文档时看到这么一句 感觉有救了，遂想应用到我自己的网络中，但是weight是...
相关 有关 softmax 的详细介绍, 请参考 : BrightLamp. softmax函数详解及反向传播中的梯度求导[EB/OL]....有关 cross-entropy 的详细介绍, 请参考 : BrightLamp. 通过案例详解cross-entropy交叉熵损失函数[E...
本博客针对CrossEntropy、FocalLoss和DiceLoss三类损失函数进行了如下分析： 1.数据准备 一般来讲，RGB图像数据经过网络过后最终的输出形式为一个四维张量，shape为（batch_size, Num_class, high, width），分别...
浅谈Label Smoothing Label Smoothing也称之为标签平滑，其实是一种防止过拟合的正则化方法。传统的分类loss采用softmax loss，先对全连接层的输出计算softmax，视为各类别的置信度概率，再利用交叉熵计算损失。...
(2)corss-entropy对参数的偏导 由上述公式可以看出，在使用MSE时，w、b的梯度均与sigmoid函数对z的偏导有关系，而sigmoid函数的偏导在自变量非常大或者非常小时，偏导数的值接近于零，这将导致w、b的梯度将不会...
写在前面：要学习深度学习，就不可避免要学习Tensorflow框架。初了解Tensorflow的基础知识，看到众多API，觉得无从下手。但是到了阅读完整项目代码的阶段，通过一个完整的项目逻辑，就会让我们看到的不只是API，而是...
softmax softmax ，顾名思义，就是 soft 版本的 max。 在了解 softmax 之前，先看看什么是 hardmax。 hardmax 就是直接选出一个最大值，例如 [1，2，3] 的 hardmax 就是 3，而且只选出最大值，非黑即白，但是实际中...
之前一段时间，对激活函数和损失函数一直是懵懂的状态，只知道最后一层常用的激活函数是sigmoid或者softmax，而损失函数一般用的是cross-entropy或者dice loss(我看的都是分割方向的)。但是有几个点一直弄不清为什么...
二元交叉熵 binary cross entropy 理解一下这个损失函数，一般来说，适用于二分类任务，但是在几个推荐系统的paper中看到了这个损失函数，先上公式： Loss=−1N∑i=1Nyi⋅log(p(yi))+(1−y)⋅log(1−p(yi))Loss=...
nn.CrossEntropyLoss是pytorch下的交叉熵损失，用于分类任务使用 下面我们看看它具体是怎么实现的 先创建一下数据 import torch.nn as nn import torch x = torch.rand((3,3)) y = torch.tensor([0,1,1]) #x的值 #...
CrossEntropyLoss(预测值，label)需要的输入维度是： 有batch时，预测值维度为2，size为[ batch_size, n ]时，label的维度是1，size为[ batch_size ] 没有batch时，预测值的维度为2，size为[ m, n ]，label的维度是...
nn.CrossEntropyLoss()中的label不需要是one_hot。 要求是一维的label。
Dice系数是一种集合相似度度量函数，取值范围在[0,1]：s=2∣X∩Y∣∣X∣+∣Y∣s=\frac{2|X\cap Y|}{|X|+|Y|}s=∣X∣+∣Y∣2∣X∩Y∣其中，∣X∩Y∣|X\cap Y|∣X∩Y∣是XXX和YYY之间的交集元素个数，∣X∣,∣Y∣|X|...
在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？ 首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits...
NLLLoss 负对数似然损失函数，用于处理多分类问题，输入是对数化的概率值。 对于包含NNN个样本的batch数据 D(x,y)D(x, y)D(x,y)，xxx 是神经网络的输出，并进行归一化和对数化处理。yyy是样本对应的类别标签，每个...
CrossEntropyLoss没有backward属性 错误代码如下，调用封装函数直接会返回CrossEntropyLoss函数相当于直接调用了CrossEntropyLoss的backward,所以报错，应该对CrossEntropyLoss的返回值使用backward def Cross...
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