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pytorch中的CrossEntropyLoss()函數
時間 2021-01-02
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分類問題中,交叉熵函數是比較常用也是比較基礎的損失函數,原來就是了解,但一直搞不懂他是怎麼來的?爲什麼交叉熵能夠表徵真實樣本標籤和預測概率之間的差值?趁着這次學習把這些概念系統學習了一下。 首先說起交叉熵,腦子裏就會出現這個東西: 隨後我們腦子裏可能還會出現Sigmoid()這個函數: pytorch中的CrossEntropyLoss()函數實際就是先把輸出結果
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