LogSoftmax

CrossEntropyLoss in Pytorch

normalizedexponentialfunction)crossentropyinpytorchNLLLosscrossentropylossdoc:Thiscriterioncombinesnn.LogSoftmax
xljdt1·2024-02-14 17:39

torch.nn.CrossEntropyLoss()

None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean',label_smoothing=0.0)计算过程nn.CrossEntropyLoss()=nn.LogSoftmax
一壶浊酒..·2024-01-10 10:36

联邦学习（pytorch）的损失值为负值解决办法

运行联邦学习程序时，损失值出现负值，如下：出现这种情况，我们可以用以下解决方法：方法一:在定义的模型里把self.softmax=nn.Softmax(dim=1)改成self.softmax=nn.LogSoftmax
沉睡中的主角·2023-12-22 08:15

激活函数总结（九）：Softmax系列激活函数补充(Softmin、Softmax2d、Logsoftmax)

激活函数总结（九）：Softmax系列激活函数补充1引言2激活函数2.1Softmin激活函数2.2Softmax2d激活函数2.3Logsoftmax激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数
sjx_alo·2023-08-18 16:15

交叉熵和torch.nn.CrossEntropyLoss() 学习笔记

交叉熵原理二、Pytorch中的CrossEntropyLoss()函数1.Softmax()2.LogSoftmax()2.NLLLoss()4.CrossEntropy()参考资料前言分开定义softmax
稚晖君的小弟·2023-08-15 07:53

多分类问题的soft cross entropy 损失函数

在做多分类问题的时候，分类结果的损失函数经常使用交叉熵损失函数，对于预测结果，先经过softmax，然后经过log，然后再根据Onehot向量只取得其中的一个值作为损失函数的吸收值，比如，logsoftmax
Tchunren·2023-02-02 09:01

基于重要性采样的期望估计——sampled softmax推导

一、背景在推荐召回系统中，通常会采用tow-tower模型并利用logsoftmax作为损失进行优化，设[B][B][B]为mini-batch，[C][C][C]为全局语料库，s(x,y)s(x,y)
Lqz72·2023-01-30 12:17

PyTorch (三): 常见的网络层

目录全连接层卷积层池化层最大池化层平均池化层全局平均池化层激活函数层Sigmoid层ReLU层Softmax层LogSoftmax层Dropout层BN层LSTM层损失函数层NLLLossCrossEntropyLoss
连理o·2023-01-19 18:13

torch.nn.CrossEntropyLoss()

参考：torch.nn.functional和torch.nn去使用softmax，logsoftmax,crossentropy等的区别_LUQC638的博客-CSDN博客参考：softmax+log
LUQC638·2023-01-18 14:30

torch.nn.CrossEntropyLoss()使用注意

torch.nn.CrossEntropyLoss()使用注意CrossEntropyLoss(将nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()结合在一个类中)一般用于计算分类问题的损失值，可以计算出不同分布之间的差距
Unstoppable~~~·2023-01-18 07:36

Pytorch的CrossEntropyLoss以及LogSoftmax和NLLLoss学习

这就涉及到torch.nn中的三个类：nn.LogSoftmax、nn.NLLLoss、nn.CrossEntropyLoss，今天剖析一下这几个类，便于以后查找。
cjf1699·2023-01-15 16:18

【pytorch】Softmax，LogSoftmax，CrossEntropyLoss，NLLLoss，F.cross_entropy， F.binary_cross_entropy傻傻分不清楚？

一句话：Softmax后接CrossEntropyLoss，LogSoftmax后接NLLLossF.cross_entropy内含SoftmaxF.binary_cross_entropy不含Softmax
x66ccff·2023-01-15 16:16

卷积神经网络-识别手写体数字

从而得到多少个特征图，然后拼成立方体池化操作->maxpooling再卷积这次的输入时上一次池化输出的特征值结果再池化Flatten()->把特征图拉平，形成一个一维的向量，再以全连接的方式拼接一个前馈网络logsoftmax
随便写写诶·2023-01-09 05:31

交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss

nn.CrossEntropyLoss是nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss的整合，其中nn.LogSoftmax是nn.Softmax与torch.log的整合。
有温度的AI·2023-01-09 05:58

paddle：使用CrossEntropyLoss作为loss，训练时loss不下降？

解决实际上很有可能你在定义网络模型时的最后一层输出层，加上了nn.Softmax()，只要将这个层注释掉，loss就可以正常下降了2.原因CrossEntropyLoss:该OP计算输入input和标签label间的交叉熵损失，它结合了LogSoftmax
我是一个对称矩阵·2023-01-09 05:24

【pytorch】交叉熵损失

需要注意：Pytorch中的CrossEntropyLoss是LogSoftMax与NLLLoss的结合，下面以实例逐步拆解CrossEntropyLoss的计算过程。LogSoftMax当网络最后不
凯子要面包·2023-01-06 14:48

pytorch softmax_Pytorch常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解

ShuYini时间:2019-12-22引言    在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数：nn.CrossEntropyLoss()    该损失函数结合了nn.LogSoftmax
weixin_39975683·2023-01-06 14:47

Pytorch 计算Logsoftmax + NLLLoss + CrossEntropy

本文包括：1、单样本三分类为例，讲解cross__entropy的详细计算过程，包括手算，以及直接调用函数的计算结果对比；2、十六样本（batch=16）五分类为例，讲解cross__entropy的详细计算过程3、给出结论（如果不想看代码，可以直接看结论）#单样本三分类importtorch#从softmax开始讲起，到最后的cross_entropy（softmax——>log_softmax
六点零六·2023-01-04 19:46

softmax数值溢出 与 softmax-loss问题

log为true时，计算LogSoftmax，log为false时，计算Softmax其中这两个特殊的地方一个是为了解决数值上溢的问题，一个是解决
weixin_30725467·2022-12-26 16:04

有效防止softmax计算时上溢出（overflow）和下溢出（underflow）的方法

IanGoodfellow&YoshuaBengio&AaronCourville）第四章「数值计算」中，谈到了上溢出（overflow）和下溢出（underflow）对数值计算的影响，并以softmax函数和logsoftmax
江河海洋·2022-12-26 16:03

PyTorch | 学习笔记2

一.损失函数1.损失函数概念衡量模型输出与真实标签的差异nn.CrossEntropyLoss功能：nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss()结合，进行交叉熵计算weight：各类别的loss
奔跑的蜗牛君666·2022-12-24 14:22

torch.nn.CrossEntropyLoss()用法

torch.Tensor]=None,size_average=None,ignore_index:int=-100,reduce=None,reduction:str='mean')这个评价损失将nn.LogSoftmax
仁义礼智信达·2022-12-14 07:43

js-divergence的pytorch实现

文章目录参考文档JSD实现代码一些注意事项参考文档pytorch中的kl_div函数关于logsoftmax与softmax的区别KL散度、JS散度、Wasserstein距离–原理JSD实现代码若有纰漏
BierOne·2022-12-13 09:03

PyTorch深度学习实践09——多分类问题（softmax分类器）

且样本点概率之和=1softmaxlayer：损失函数：CrossEntropyExercise9-1：CrossEntropyLoss和NLLLoss的区别CrossEntropyLoss的输入不要求进行LogSoftmax
UnFledged·2022-12-10 21:05

Pytorch学习（十）Pytorch中常用的损失函数

1.torch.nn.CrossEntropyLossCrossEntropyLoss的作用相当于将nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()结合在一起，nn.LogSoftmax()相当于先对输入矩阵计算
TEn%·2022-12-08 21:16

torch.nn.functional 和 torch.nn 去使用softmax，logsoftmax,crossentropy等的区别

参考：softmax+log=logsoftmax,logsoftmax+nllloss=crossentropy_LUQC638的博客-CSDN博客importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF
LUQC638·2022-11-30 20:43

softmax输出向量的计算过程以及log_softmax的优势

说明：本文部分文本参考知乎博主chuang的一篇文章softmax计算过程如图所示：logsoftmax而logsoftmax无非是在softmax的结果至上进行log操作，即log（yi），输出结果均为负数
福将～白鹿·2022-11-30 20:41

Softmax和LogSoftmax（使用过程中的记录）

LogSoftmax对softmax的结果进行log，即L
绿箭薄荷·2022-11-30 20:11

torch.nn.LogSoftmax用法

LOGSOFTMAXCLASStorch.nn.LogSoftmax(dim:Optional[int]=None)将函数应用于n维输入张量。
仁义礼智信达·2022-11-30 20:40

为什么LogSoftmax比Softmax更好？

因为它只是加了一个log，但它（LogSoftmax）似乎提供了更好的结果。对此有什么解释吗？
coder1479·2022-11-30 20:10

log_softmax看值与概率的关系，值越大/小概率越大/小？

本文通过log_softmax源码分析看值与概率的关系，log_softmax在pytorch中常见的有两个实现，一个是torch.nn.LogSoftmax()，一个是F.log_softmax()。
江南蜡笔小新·2022-11-30 20:39

Pytorch中Softmax和LogSoftmax

2.LogSoftmax其实就是对softmax的结果进行log，即Log(Softmax(x))#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonThuS
机器不学习我学习·2022-11-30 20:08

CrossEntropyLoss的理解

对于交叉熵，一直以来都是直接运用公式，最近稍微了解了一下1公式nn.CrossEntropyLoss结合nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss（负对数似然），也就是先计算Softmax，再计算
iwill323·2022-11-30 17:52

Pytorch中CrossEntropyLoss()详解

一、损失函数nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()，结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。
cv_lhp·2022-11-27 11:33

pytorch中编写代码实现Logsoftmax

在分类任务中我们常常会用到交叉熵来计算loss，交叉熵在torch官方文件中其实是由两部分组成的也就是LogSoftmax+NLLLOSS。
qq_45952183·2022-11-24 15:31

torch Loss函数（常用）

1.cross_entropyF.cross_entropy函数对应的类是torch.nn.CrossEntropyLoss，在使用时会自动添加logsoftmax然后计算loss（其实就是nn.LogSoftmax
小渣青·2022-11-24 07:15

【Pytorch】交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss() 详解

什么是交叉熵三、Pytorch中的CrossEntropyLoss()函数参考链接一、损失函数nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()，结合了nn.LogSoftmax
想变厉害的大白菜·2022-11-22 15:22

Pytorch中的数学函数

log_softmaxlog(softmax(X))function：torch.nn.functional.log_softmax(x,dim=None)nn：torch.nn.LogSoftmax(
黄小二哥·2022-11-21 02:59

Pytorch学习笔记——NLLLoss & CrossEntropyLoss

NLLLoss(NegativeLogLikelihoodLoss)图解如下：CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数)图解如下：二者关系为：LogSoftmax+NLLLossCrossEntropyLoss
DK学到头秃·2022-06-25 18:15

Pytorch框架学习（10）——损失函数

LossFunction）：代价函数（CostFunction）：目标函数（ObjectiveFunction）：在这里插入图片描述2.交叉熵损失函数1.nn.CrossEntropyLoss功能：nn.LogSoftmax
aidanmomo·2021-06-06 03:54

Pytorch中Softmax和LogSoftmax的使用详解

一、函数解释1.Softmax函数常用的用法是指定参数dim就可以：（1）dim=0：对每一列的所有元素进行softmax运算，并使得每一列所有元素和为1。（2）dim=1：对每一行的所有元素进行softmax运算，并使得每一行所有元素和为1。classSoftmax(Module):r"""AppliestheSoftmaxfunctiontoann-dimensionalinputTensor
·2021-06-05 18:07

Pytorch中Softmax与LogSigmoid的对比分析

3、不建议将其与NLLLoss一起使用，可以使用LogSoftmax代替之。4、Softmax的公式：参数：
·2021-06-05 18:37

nn.Softmax()与nn.LogSoftmax()与F.softmax(）

nn.Softmax()与nn.LogSoftmax()与F.softmax(）nn.Softmax()计算出来的值，其和为1，也就是输出的是概率分布，具体公式如下：这保证输出值都大于0，在0,1范围内
qq_34595138·2021-01-09 18:21

（11）pytorch之损失函数

目标函数的区别：损失函数：一个样本的差异代价函数：所有样本损失的均值目标函数：obj=Cost+Regulaization（正则项：防止过拟合）2常用损失函数a：nn.CrossEntropyLoss:nn.LogSoftmax
璐晓璐·2020-12-22 21:22

基于pytorch的Bi-LSTM中文文本情感分类

pytorch的Bi-LSTM中文文本情感分类一、前言二、数据集的准备与处理2.1数据集介绍2.2文本向量化2.3数据集处理三、模型的构建3.1LSTM的介绍3.2Bi-LSTM+embedding+logsoftmax
郭畅小渣渣·2020-10-23 20:33

训练Inceptionv3遇到的坑

InvalidArgumentError(seeabovefortraceback):Cannotassignadeviceforoperation‘gradients/aux_loss/xentropy_grad/LogSoftmax
haikuc·2020-09-17 01:09

PyTorch里NLLLoss、CrossEntropyLoss、BCELoss和BCEWithLogitsLoss之间的区别和联系

NLLLossexamplesm=nn.LogSoftmax(dim=1)loss=nn.NLLLoss()#inputisofsizeNxC=3x5input=torch.randn(3,5,requires_grad
Super Mars·2020-09-16 03:23

F.cross_entropy和F.binary_cross_entropy_with_logits

F.cross_entropy函数对应的类是torch.nn.CrossEntropyLoss，在使用时会自动添加logsoftmax然后计算loss（其实就是nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss
起步晚就要快点跑·2020-09-14 21:49

nn.KLDivLoss

并且对离散采用的连续输出空间分布进行回归通常很有用；用label_smoothing就采用这个；公式：公式理解：p(x)是真实分布，q（x）是拟合分布；实际计算时；通常p（x）作为target，只是概率分布；而xn则是把输出做了LogSoftmax
咕噜咕噜day·2020-09-11 22:22

PyTorch损失函数之交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()

nn.CrossEntropyLoss()是nn.logSoftmax()和nn.NLLLoss()的整合,可以直接使用它来替换网络中的这两个操作，这个函数可以用于多分类问题。
zyoung17·2020-09-06 13:26
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