损失函数

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了损失函数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1、torch.nn.CrossEntropyLoss()

loss_func=torch.nn.CrossEntropyLoss()

loss=loss_func(input_data,input_target)

其中input_data的shape一般是(batch_size,output_features),而input_target的shape是(batch_size)

返回的loss是一个张量,但是只有一个数,代表的是计算结果的交叉商损失值

交叉商的计算方法是:

将输入的数据在最后一个维度上做softmax运算

对softmax后的数据取log,注意softmax后所有的数值介于0和1之间,所以log后所有的数值全都是负数

softmax_loged_data=torch.log(torch.nn.Softmax(dim=-1)(input_data))

根据标签对应的数值去softmax_loged_data中索引出相应的数值并且去掉符号,

将这batch_size个数值相加取平均后就是input_data与input_target的交叉商损失值

以上是关于损失函数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

损失函数与鲁棒性

各个模型的损失函数

损失函数选择

机器学习中常见的损失函数

损失函数(loss function)

机器学习中的损失函数(Loss Function)介绍说明