LogSoftmax

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回到这么一个个函数：nn.CrossEntropyLoss()    该损失函数结合了nn.LogSoftmax
yinizhilianlove·2020-08-13 23:11

Pytorch打卡第8天：18种损失函数

损失函数(LossFunction)代价函数(CostFunction)目标函数(ObjectiveFunction)nn.CrossEntropyLoss功能:nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss
雯文闻·2020-08-13 14:35

PyTorch 中的交叉熵函数 CrossEntropyLoss 的计算过程

CrossEntropyLoss()函数联合调用了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()。
随风秀舞·2020-08-13 13:26

深度学习基础要点和Pytorch常用命令汇总

pytorch框架损失函数LossFunctionsL1LossMSELossNLLLoss&CrossEntropyLoss非线性层(函数)Non-linearActivationsF.softmax&nn.LogSoftmax
Chauncey Qu·2020-08-13 12:48

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
weixin_33726313·2020-07-05 22:52

pytorch中loss总结

并且pytorch文档中除了softmax激活/sigmoid激活外，还有logsoftmax/logsigmoid。
Fron Suk·2020-07-04 07:14

Pytorch中Softmax和LogSoftmax的使用

目录一、函数解释二、代码示例三、整体代码一、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-di
悲恋花丶无心之人·2020-06-25 11:38

Deeplearning常用的损失函数

=（x-y)^24.CrossEntropyLossimage.png5.NLLLossloss(x,class)=−x[class]*注意crossEntropyLoss相当于NLLLoss前加一个logsoftmax
山有木紫·2020-06-22 22:25

PyTorch 中的交叉熵函数 CrossEntropyLoss 的计算过程

CrossEntropyLoss()函数联合调用了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()。
随风秀舞·2019-04-09 15:44

pytorch损失函数之nn.CrossEntropyLoss()、nn.NLLLoss()

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。下面我们来看一下计算过程。
geter_CS·2018-12-06 15:21

nn.Softmax()与nn.LogSoftmax()

而nn.LogSoftmax()公式如下：由于softmax输出都是0-1之间的，因此logsofmax输出的是小于0的数，softmax求导：logsofmax求导：例子：importtorch.nnasnnimporttorchimportnumpyasnplayer1
geter_CS·2018-09-28 11:37

深度学习干货学习（1）——center loss

在构建loss时pytorch常用的包中有最常见的MSE、crossentropy（logsoftmax+NLLLoss）、KL散度Loss、BCE、HingeLoss等等，详见：https://pytorch-cn.readthedocs.io
每天都要深度学习·2018-07-27 16:12

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
郭耀华·2018-04-21 13:00

【转】如何防止softmax函数上溢出(overflow)和下溢出(underflow)

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
chestnut--·2018-03-25 15:02

PyTorch(总)——PyTorch遇到令人迷人的BUG与记录

BUG1：在使用NLLLoss()激活函数时，NLLLoss用来做n类分类的，一般最后一层网络为LogSoftmax，如果其他的则需要使用CrossEntropyLoss。
hudongloop·2017-06-28 16:04

深度学习基础（一） —— softmax 及 logsoftmax

softmax：重新定义了多层神经网络的输出层（outputlayer），注意仅和输出层有关系，和其他层无关。softmaxfunction，也称为normalizedexponential（指数族分布的观点）；1.softmax我们知道在神经网络的前馈（feedforward）的过程中，输出层的输入（input）为：zLj=∑kwLjk⋅aL−1k+bLj在softmax的机制中，为获得输出层的
算法学习者·2017-03-15 12:56

深度学习基础（一） —— softmax 及 logsoftmax

softmax：重新定义了多层神经网络的输出层（outputlayer），注意仅和输出层有关系，和其他层无关。softmaxfunction，也称为normalizedexponential（指数族分布的观点）；1.softmax我们知道在神经网络的前馈（feedforward）的过程中，输出层的输入（input）为：zLj=∑kwLjk⋅aL−1k+bLjzjL=∑kwjkL⋅akL−1+bjL
Inside_Zhang·2016-04-26 10:10
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