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交叉损失熵函数【学习笔记】

2022-01-28 17:05:16  阅读:219  来源: 互联网

标签:tensor 交叉 0.1 0.3 torch cross 笔记 0.6 函数


交叉损失熵函数的表达式为:

loss(x,class) = -log(\frac{exp(x[class])}{\sum exp(x[j])})=-x[class]+log(\sum exp(x[j]))

假设一个三分类问题,该问题的标签为:

PersonDogCat
012

将一张狗的图片输入神经网络,得到输出[0.1,0.6,0.3]

则有:

Loss(x,class) = -0.6+log_{e}(exp(0.1)+exp(0.6)+exp(0.3))

我们编程来验证一下:

import torch
from torch.nn import CrossEntropyLoss

x = torch.tensor([0.1,0.6,0.3])
y = torch.tensor([1])
x = torch.reshape(x,(1,3))
loss_cross = CrossEntropyLoss()
result_cross = loss_cross(x,y)
print(result_cross)

工作台输出为:

tensor(0.8533)

计算器输出为:

 

标签:tensor,交叉,0.1,0.3,torch,cross,笔记,0.6,函数
来源: https://blog.csdn.net/weixin_40692714/article/details/122733408

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