pytorch分类预测结果概率值负数 / 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 Step 1. 获取混淆矩阵 Step 2. 混淆矩阵可视化其它分类指标的获取总结 Step 1. 获取混淆矩阵 #首先定义一个分类数*分类数的空混淆矩阵 conf_matrix = t ...

目录一.Introduction 1 LightGBM的优点 2 LightGBM的缺点二.实现过程 1 数据集介绍 2 Coding 三.Keys LightGBM的重要参数基本参数调整针对 ...

预测结果转为numpy: logits=model(feature) #如果模型是跑在GPU上 result=logits.data.cpu().numpy() / logits.cpu().nump ...

目录一.决策树的特点 1.优点 2.缺点二.决策树的适用场景三.demo 一.决策树的特点 1.优点具有很好的解释性,模型可以生成可以理解的规则. 可以发现特征的重要程度. 模型的计算复杂度较 ...

目录 1.Question? 2.Answer!——SVM 3.软间隔 4.超平面支持向量机常用于数据分类,也可以用于数据的回归预测 1.Question? 我们经常会遇到这样的问题,给你一些属于两 ...

pytorch中构建卷积层一般使用nn.Conv2d方法,有些情况下我们需要自定义卷积核的权值weight,而nn.Conv2d中的卷积参数是不允许自定义的,此时可以使用torch.nn.functi ...

目录 1.Tensors 建立5*3的矩阵,未初始化建立随机初始化矩阵建立零初始化矩阵,数据类型是Long 建立一个tensor数据来源于data 获取tensor的size 2.对Tensor的 ...

本文实例为大家分享了用简单的神经网络来训练和测试的具体代码,供大家参考,具体内容如下刚开始学习tf时,我们从简单的地方开始.卷积神经网络(CNN)是由简单的神经网络(NN)发展而来的,因此,我们的第 ...

ROC 结果源数据:鸢尾花数据集(仅采用其中的两种类别的花进行训练和检测) Summary features:['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'p ...

目录前言首先加载需要用的包接下来建模最后我们可以根据模型来预测啦总结前言回归的本质是建立一个模型用来预测,而逻辑回归的独特性在于,预测的结果是只能有两种,true or false 在R ...

目录贝叶斯分类算法代码实例数据集data.txt 代码实现输出结果使用场景贝叶斯分类算法贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,它是一类利用概率统计知识进行分类的算法.在许多场合,朴素贝叶 ...

本文介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例,分享给大家,具体如下: 一.PyTorch入门 1. 安装方法登录PyTorch官网,http://pytorch.org,可以看到以 ...

本文实例为大家分享了Pytorch实现逻辑回归分类的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.代码实现步骤: 1.获得数据2.建立逻辑回归模型3.定义损失函数4.计算损失函数5.求解梯度6.梯度更新7 ...

目录前言一. 数据预处理二. 定义网络三. 训练模型前言数据集下载地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/17aglKyKFvMvcug0xrOqJdQ?pwd=6 ...

一.环境配置安装Anaconda 具体安装过程,请点击本文配置Pytorch pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tor ...

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 ...

目录用PyTorch实现linear模型模拟数据集定义模型加载数据集 optimizer 模型训练 softmax回归模型 Fashion-MNIST cross_entropy 模型的实现 ...

目录 Softmax分类器定义训练测试感知机分类器定义训练测试本文实现两个分类器: softmax分类器和感知机分类器 Softmax分类器 Softmax分类是一种常用的多类别分类算 ...

概念简介: 朴素贝叶斯基于贝叶斯定理,它假设输入随机变量的特征值是条件独立的,故称之为"朴素".简单介绍贝叶斯定理: 乍看起来似乎是要求一个概率,还要先得到额外三个概率,有用么?其 ...