pytorch的CrossEntropyLoss交叉熵损失函数默认reduction是平均值

pytorch中使用nn.CrossEntropyLoss()创建出来的交叉熵损失函数计算损失默认是求平均值的,即多个样本输入后获取的是一个均值标量,而不是样本大小的向量。

复制代码
net = nn.Linear(4, 2)
loss = nn.CrossEntropyLoss()
X = torch.rand(10, 4)
y = torch.ones(10, dtype=torch.long)
y_hat = net(X)
l = loss(y_hat, y)
print(l)

打印的结果:tensor(0.7075, grad_fn=<NllLossBackward0>)

以上是对10个样本做的均值的标量

复制代码
net = nn.Linear(4, 2)
loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')
X = torch.rand(10, 4)
y = torch.ones(10, dtype=torch.long)
y_hat = net(X)
l = loss(y_hat, y)
print(l)

在构造CrossEntropyLoss时候加入 reduction='none',就把默认求平均取消掉了

打印结果:

复制代码
tensor([0.6459, 0.7372, 0.6373, 0.6843, 0.6251, 0.6555, 0.5510, 0.7016, 0.6975,
        0.6849], grad_fn=<NllLossBackward0>)

以上是10个样本各自的loss值

上图是pytorch的CrossEntropyLoss的构造方法,默认是 reduction='mean'

此外,使用反向传播计算梯度也会发生变化,loss值调用backward()要求loss值是一个tensor标量,如果是reduction='none',loss值得到的是tensor向量,会报错。 loss值需要求和或者求平均得到标量再进行backward()的计算

复制代码
l = loss(y_hat, y)
l.sum().backward()

至于为什么求和或者求平均都可以,首先要看下更新梯度的计算公式

求和学习率就调整的大一点,求均值的话学习率就可以小一点,总之就是除以样本数这个操作可以放到调整学习率中

相关推荐
旧故新长4 分钟前
支持Function Call的本地ollama模型对比评测-》开发代理agent
人工智能·深度学习·机器学习
明月与玄武12 分钟前
Python编程的真谛:超越语法,理解编程本质
python·编程语言
CodeCraft Studio14 分钟前
Excel处理控件Aspose.Cells教程:使用 Python 在 Excel 中进行数据验
开发语言·python·excel
微学AI16 分钟前
融合注意力机制和BiGRU的电力领域发电量预测项目研究,并给出相关代码
人工智能·深度学习·自然语言处理·注意力机制·bigru
知来者逆28 分钟前
计算机视觉——速度与精度的完美结合的实时目标检测算法RF-DETR详解
图像处理·人工智能·深度学习·算法·目标检测·计算机视觉·rf-detr
一勺汤31 分钟前
YOLOv11改进-双Backbone架构:利用双backbone提高yolo11目标检测的精度
人工智能·yolo·双backbone·double backbone·yolo11 backbone·yolo 双backbone
武汉唯众智创33 分钟前
高职人工智能技术应用专业(计算机视觉方向)实训室解决方案
人工智能·计算机视觉·人工智能实训室·计算机视觉实训室·人工智能计算机视觉实训室
Johny_Zhao44 分钟前
MySQL 高可用集群搭建部署
linux·人工智能·mysql·信息安全·云计算·shell·yum源·系统运维·itsm
拾忆-eleven1 小时前
C语言实战:用Pygame打造高难度水果消消乐游戏
c语言·python·pygame
一只可爱的小猴子1 小时前
2022李宏毅老师机器学习课程笔记
人工智能·笔记·机器学习