交叉熵损失函数为负数 / 张生荣

解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题

网络训练中,loss曲线非常奇怪交叉熵怎么会有负数. 经过排查,交叉熵不是有个负对数吗,当网络输出的概率是0-1时,正数.可当网络输出大于1的数,就有可能变成负数. 所以加上一行就行了 out1 = ...

目录 1.交叉熵损失函数的推导 2. 交叉熵损失函数的直观理解 3. 交叉熵损失函数的其它形式 4.总结说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」,脑海中立马浮现出它的公式: 我们已 ...

首先必须将权重也转为Tensor的cuda格式: 然后将该class_weight作为交叉熵函数对应参数的输入值. class_weight = torch.FloatTensor([0.1385 ...

在看论文<Detecting Regions of Maximal Divergence for Spatio-Temporal Anomaly Detection>时,文中提到了这三种方 ...

在PyTorch中可以方便的验证SoftMax交叉熵损失和对输入梯度的计算关于softmax_cross_entropy求导的过程,可以参考HERE 示例: # -*- coding: utf-8 ...

通常,由于类别不均衡,需要使用weighted cross entropy loss平衡. def inverse_freq(label): """ 输入label [N ...

公式首先需要了解CrossEntropyLoss的计算过程,交叉熵的函数是这样的: 其中,其中yi表示真实的分类结果.这里只给出公式,关于CrossEntropyLoss的其他详细细节请参照其他博文 ...

在预测商品销量时,如果预测多了(预测值比真实销量大),商家损失的是生产商品的成本:而如果预测少了(预测值比真实销量小),损失的则是商品的利润.因为一般商品的成本和商品的利润不会严格相等,比如如果一个商 ...

损失函数通过torch.nn包实现, 1 基本用法 criterion = LossCriterion() #构造函数有自己的参数 loss = criterion(x, y) #调用标准时也有参数 ...

目录什么是损失函数损失函数与度量指标为什么要用损失函数回归问题 1.均方误差(MSE) 2.平均绝对误差(MAE) 3.均方根误差(RMSE) 4.平均偏差误差(MBE) 5.Huber损失 ...

本文实例为大家分享了TensorFlow实现创建分类器的具体代码,供大家参考,具体内容如下创建一个iris数据集的分类器. 加载样本数据集,实现一个简单的二值分类器来预测一朵花是否为山鸢尾.iris ...

这几天开始学tensorflow,先来做一下学习记录一.神经网络解决问题步骤: 1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入.也就是说要对数据集进行特征工程,然后知道每个样本的特征维度,以此来定义 ...

RNN(recurrent neural Network)循环神经网络主要用于自然语言处理(nature language processing,NLP) RNN主要用途是处理和预测序列数据 RNN ...

使用TensorFlow构建一个神经网络来实现二分类,主要包括输入数据格式.隐藏层数的定义.损失函数的选择.优化函数的选择.输出层.下面通过numpy来随机生成一组数据,通过定义一种正负样本的区别,通 ...

前言在机器学习中,卷积神经网络是一种深度前馈人工神经网络,已成功地应用于图像识别.目前,很多的车牌识号识别,人脸识别等都采用卷积神经网络,可以说卷积神经网络在图像识别方面取得了巨大的成功.当前开源的 ...

step: 1.将标签转换为one-hot形式. 2.将每一个one-hot标签中的1改为预设样本权重的值即可在Pytorch中使用样本权重. eg: 对于单个样本:loss = - Q * log ...

摘要: 纯NumPy代码从头实现简单的神经网络. Keras.TensorFlow以及PyTorch都是高级别的深度学习框架,可用于快速构建复杂模型.前不久,我曾写过一篇文章,对神经网络是如何工作的进 ...

本文实例为大家分享了基于神经卷积网络的人脸识别,供大家参考,具体内容如下 1.人脸识别整体设计方案客_服交互流程图: 2.服务端代码展示 sk = socket.socket() # s.bind( ...