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torch的交叉熵损失函数(cross_entropy)计算(含python代码)
1 调用 首先 torch的交叉熵损失函数调用方式为 torch nn functional cross entropy input target weight None size average None ignore index 100
基本知识
python
Pytorch
交叉熵
crossentropy
softmax cross entropy loss 与 sigmoid cross entropy loss的区别
要了解两者的区别 当然要先知道什么是softmax sigmoid 和 cross entropy 交叉熵 了 1 softmax 图片来源 李宏毅机器学习课程 sotfmax其实很简单 就是输入通过一个函数映射到0 1之间的输出 上图中蓝
深度学习
Softmax
交叉熵
Sigmoid
【AI面试】损失函数(Loss),定义、考虑因素,和怎么来的
神经网络学习的方式 就是不断的试错 知道了错误 然后沿着错误的反方向 梯度方向 不断的优化 就能够不断的缩小与真实世界的差异 此时 如何评价正确答案与错误答案 错误的有多么的离谱 就需要一个评价指标 这时候 损失和损失函数就运用而生 开始之
7天快速通过AICV面试
人工智能
损失函数
loss
交叉熵