交叉熵损失函数的使用目的(很肤浅的理解)

第一种使用方法

复制代码
import torch
from torch import nn  # Example of target with class indices
loss = nn.CrossEntropyLoss()
input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
target = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5)
output = loss(input, target)
output.backward()

第二种使用方法

复制代码
# Example of target with class probabilities
input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
target = torch.randn(3, 5).softmax(dim=1)
output = loss(input, target)
output.backward()

自己的理解:

传进去的是(3,5)维度的数据,其中3可以代表有3个图片(数据),5代表有5中类别(0,1,2,3,4这几类)。

复制代码
[ 0.1087, -0.4276,  0.9313, -1.0140,  2.1229]表示预测的是

····第一个图是第一类的概率是 0.1087

·····第一个图是第一类的概率是 -0.4276(负数无所谓,举的例子是随机的嘛)

。。。

target的形状就是[3],代表有三个目标真实值。其中[3,4,2]代表对应上面那个input的

----第一行的第3个值

----第二行的第4个值

----第3行的第2个值

这三个值就是真实值,表示是这些真实值的概率

交叉熵目的:

是预测值的概率更加接近真实值,让那些真实值对于的概率的类别更加大

就是让这些红色的值变大。具体是怎么变的可以查阅相关的资料

相关推荐
fantasy_arch13 分钟前
深度学习--softmax回归
人工智能·深度学习·回归
Blossom.11824 分钟前
量子计算与经典计算的融合与未来
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·量子计算
硅谷秋水1 小时前
MoLe-VLA:通过混合层实现的动态跳层视觉-语言-动作模型实现高效机器人操作
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·语言模型·机器人
2301_764441331 小时前
基于神经网络的肾脏疾病预测模型
人工智能·深度学习·神经网络
iiimZoey1 小时前
配置晟腾910b的PyTorch torch_npu环境
pytorch
HABuo2 小时前
【YOLOv8】YOLOv8改进系列(12)----替换主干网络之StarNet
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·计算机视觉
小李独爱秋2 小时前
机器学习开发全流程详解:从数据到部署的完整指南
人工智能·机器学习
Dovis(誓平步青云)2 小时前
深挖 DeepSeek 隐藏玩法·智能炼金术2.0版本
人工智能·深度学习·机器学习·数据挖掘·服务发现·智慧城市
ZTLJQ2 小时前
基于机器学习的三国时期诸葛亮北伐失败因素量化分析
人工智能·算法·机器学习
赵钰老师3 小时前
【Deepseek、ChatGPT】智能气候前沿:AI Agent结合机器学习与深度学习在全球气候变化驱动因素预测中的应用
人工智能·python·深度学习·机器学习·数据分析