pytorch 交叉熵优化 / 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 ...

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 ...

一.简化前馈网络LeNet import torch as t class LeNet(t.nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__i ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! 其实也不难,使用tertools.chain将参数链接起来即可 import itertools ... self.optimizer = optim.Adam(it ...

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

optimizer.param_groups: 是长度为2的list,其中的元素是2个字典: optimizer.param_groups[0]: 长度为6的字典,包括['amsgrad', 'par ...

目录一.激活函数 1.Sigmoid函数 2.Tanh函数 3.ReLU函数二.损失函数及求导 1.autograd.grad 2.loss.backward() 3.softmax及其求导三. ...

一.PyTorch批训练 1. 概述 PyTorch提供了一种将数据包装起来进行批训练的工具--DataLoader.使用的时候,只需要将我们的数据首先转换为torch的tensor形式,再转换成to ...

MNIST 手写数字识别是一个比较简单的入门项目,相当于深度学习中的 Hello World,可以让我们快速了解构建神经网络的大致过程.虽然网上的案例比较多,但还是要自己实现一遍.代码采用 PyTor ...

线性回归实战使用PyTorch定义线性回归模型一般分以下几步: 1.设计网络架构 2.构建损失函数(loss)和优化器(optimizer) 3.训练(包括前馈(forward).反向传播(back ...

本文实例讲述了Pytorch实现的手写数字mnist识别功能.分享给大家供大家参考,具体如下: import torch import torchvision as tv import torchvi ...

如下所示: import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib. ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Oct 13 10:22:45 2018 @aut ...

我们知道深度神经网络的本质是输入端数据和输出端数据的一种高维非线性拟合,如何更好的理解它,下面尝试拟合一个正弦函数,本文可以通过简单设置节点数,实现任意隐藏层数的拟合. 基于pytorch的深度神经网 ...