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PyTorch nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失函数详解和要点提醒

文章目录前置知识nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失参数数学公式带权重的公式（weight）标签平滑（label_smoothing）要点附录参考链接前置知识深度学习：关于损失函数的一些前置知识（PyTorch Loss） nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失 torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=N

深入理解交叉熵损失 CrossEntropyLoss - 最大似然估计

深入理解交叉熵损失 CrossEntropyLoss - 最大似然估计 flyfish 下面有详细的例子和公式的说明。最大似然估计的概念最大似然估计是一种统计方法，用来估计模型参数，使得在这些参数下观测到的数据出现的概率（即似然）最大。具体步骤定义似然函数：给定一个参数化的概率模型 P ( X ∣ θ ) P(X|\theta) P(X∣θ)，其中 θ \theta θ

深入理解交叉熵损失CrossEntropyLoss - 乘积符号在似然函数中的应用

深入理解交叉熵损失CrossEntropyLoss - 乘积符号在似然函数中的应用 flyfish 乘积符号prod，通常写作 ∏ \prod ∏，它类似于求和符号 ∑ \sum ∑，但它表示的是连续乘积。我们来看一下这个符号的具体用法和例子。乘积符号 ∏ \prod ∏ 乘积符号 ∏ \prod ∏ 用于表示一系列数的乘积。其具体形式如下： ∏ i = 1 n a i \p

深入理解交叉熵损失CrossEntropyLoss - 概率基础

深入理解交叉熵损失CrossEntropyLoss - 概率基础 flyfish 独立同分布独立同分布（Independent and Identically Distributed, i.i.d.）是指一组随机变量是相互独立的，并且它们服从相同的概率分布。具体来说：独立：一个随机变量的取值不受其他随机变量的取值影响。同分布：所有随机变量都服从相同的概率分布。例如，在抛硬币实验

深入理解交叉熵损失CrossEntropyLoss - 信息论（交叉熵）

深入理解交叉熵损失CrossEntropyLoss - 信息论（交叉熵）信息论深入理解交叉熵损失CrossEntropyLoss - 信息论（交叉熵）一、自信息（Self-Information）1. 符号取负2. 对数的性质3. 信息的度量数学推导与例子二、熵（Entropy）的定义例子直观理解熵的性质例子三、KL 散度由来和意义名字的由来KL 散度的定义直观理解实际应用四、交

nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别

nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别最近的工程涉及到超分辨率增强的相关研究，阅读SRGAN的源代码的时候发现，在损失函数的设置上，生成器和判别器分别用了不同的损失函数： self.criterionG = nn.MSELoss()self.criterionD = nn.BCELoss() 并且，判别器使用的是BCELoss，经过查询，把nn

25_PyTorch的十九个损失函数（L1Loss、MSELoss、CrossEntropyLoss 、CTCLoss、NLLLoss、PoissonNLLLoss 、KLDivLoss等）

1.20.PyTorch的十九个损失函数 1.20.1.L1Loss（L1范数损失） 1.20.2.MSELoss（均方误差损失） 1.20.3.CrossEntropyLoss （交叉熵损失） 1.20.4.CTCLoss（连接时序分类损失） 1.20.5.NLLLoss（负对数似然损失） 1.20.6.PoissonNLLLoss (目标泊松分布的负对数似然损失) 1.20.7.KLDivLo

pytorch中BCELoss、CrossEntropyLoss和NLLLoss

在PyTorch中进行二分类，有三种主要的全连接层，激活函数和loss function组合的方法，分别是：torch.nn.Linear+torch.sigmoid+torch.nn.BCELoss，torch.nn.Linear+BCEWithLogitsLoss，和torch.nn.Linear（输出维度为2）+torch.nn.CrossEntropyLoss，BCEWithLogitsL

[转载]用数据说话 Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss

[转载]用数据说话 Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss https://www.cnblogs.com/jiading/p/11979391.html NLL_Loss & CrossEntropyLoss（交叉熵） https://blog.csdn.net/Tabbyddd/article/details/106101759 PyTo

理解pytorch损失函数Softmax、crossentropyloss交叉熵

import torchimport torch.nn as nnx_input=torch.randn(3,3)#随机生成输入print('x_input:\n',x_input)y_target=torch.tensor([1,2,0])#设置输出具体值 print('y_target\n',y_target)#计算输入softmax，此时可以看到每一行加到一起结果都是1softma

二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss，BCELoss）是交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）的特殊情况

一直以来看到二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss，BCELoss）还以为是很复杂的东西，原来其实是交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）的特殊情况，也就是二元交叉熵损失函数其实就是交叉熵损失函数。推导如下：对于多分类问题，交叉熵损失函数的一般形式如下： CrossEntropyLoss ( input , target ) = − ∑ i

torch.nn.CrossEntropyLoss

1.说明交叉熵损失函数是神经网路中比较有用的函数，作用是为了计算出初始化的 y 和实际标签 label 的差别。 torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) 公式： l (