pytorch 交叉熵损失输出为负数 / 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 = ...

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 ...

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 ...

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 ...

实际应用时可能比较想获取VGG中间层的输出, 那么就可以如下操作: import numpy as np import torch from torchvision import models fro ...

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

如何使用Pytorch实现two-head(多输出)模型 1. two-head模型定义先放一张我要实现的模型结构图: 如上图,就是一个two-head模型,也是一个但输入多输出模型.该模型的特点是 ...

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 ...

一.ipdb 介绍很多初学 python 的同学会使用 print 或 log 调试程序,但是这只在小规模的程序下调试很方便,更好的调试应该是在一边运行的时候一边检查里面的变量和方法. 感兴趣的可以 ...

之前我的一篇文章pytorch 计算图以及backward,讲了一些pytorch中基本的反向传播,理清了梯度是如何计算以及下降的,建议先看懂那个,然后再看这个. 从一个错误说起: RuntimeEr ...

BCELoss 在图片多标签分类时,如果3张图片分3类,会输出一个3*3的矩阵. 先用Sigmoid给这些值都搞到0~1之间: 假设Target是: 下面我们用BCELoss来验证一下Loss是不是0 ...

目录初始化模型参数重新审视softmax的实现优化算法通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现分类模型.让我们继续使用Fashion-MNIST数据集,并保持批量大小为256. impor ...

目录学习前言源码下载 YoloV5改进的部分(不完全) YoloV5实现思路一.整体结构解析二.网络结构解析 2.构建FPN特征金字塔进行加强特征提取三.预测结果的解码 1.获得预测框与得分 ...

目录 Pytorch如何完成多分类为什么要用transform 归一化模型总结 Pytorch如何完成多分类多分类问题在最后的输出层采用的Softmax Layer,其具有两个特点:1.每个输 ...

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 ...

目录初始化模型参数激活函数模型损失函数训练我们已经在数学上描述了多层感知机,现在让我们尝试自己实现一个多层感知机.为了与我们之前使用softmax回归获得的结果进行比较,我们将继续使用Fa ...