在使用pytorch深度学习框架,计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数:nn.CrossEntropyLoss()。该损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类(具体几类)训练的时候是非常有用的。在训练过程中,对于每个类分配权值,可选的参数权值应该是一个1D张量。当你有一个不平衡的训练集时,这是是非常有用的。那么针对这个函数,下面将做详细的介绍。
PyTorch 的 Loss Function(损失函数)都在 torch.nn.functional 里,也提供了封装好的类在 torch.nn 里。
总的说来,它是把目标值(Yi)与估计值(f(xi))的绝对差值的总和(S)最小化:
在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [1]---监督学习和无监督学习”中我们介绍了监督学习和无监督学习相关概念。本文主要介绍神经网络常用的损失函数。
损失函数,又叫目标函数,是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。
一般来说,监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = Loss + Regularization)
损失函数也叫代价函数(cost function)/ 准测(criterion)/ 目标函数(objective function)/ 误差函数(error function)。
首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于torch.nn,而另一部分则来自于torch.nn.functional(常缩写为F)。二者函数的区别可参见 知乎:torch.nn和funtional函数区别是什么?
https://www.zhihu.com/question/294679135/answer/885285177
最近在重温Pytorch基础,然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的,并不适合学习阅读。 于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》,写得不错,特此根据它来再学习一下Pytorch。 仓库地址:https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial
接着上一小节说,我们已经把全连接网络建好了,接下来就需要去训练网络,找到合适的参数来拟合我们的训练数据,那么第一个事情就看损失函数。
Pytorch - Cross Entropy Loss Pytorch 提供的交叉熵相关的函数有: torch.nn.CrossEntropyLoss torch.nn.KLDivLoss torch.nn.BCELoss torch.nn.BCEWithLogitsLoss torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss 1. CrossEntropyLoss class torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=T
功能:计算二分类任务时的交叉熵(Cross Entropy)函数。在二分类中,label是{0,1}。对于进入交叉熵函数的input为概率分布的形式。一般来说,input为sigmoid激活层的输出,或者softmax的输出。
因此,Conv2d图层需要使用Cin通道将高度为H且宽度为W的图像作为输入 。现在,对于卷积网络中的第一层,的数量in_channels将为3(RGB),并且out_channels用户可以定义数量。kernel_size大多采用3×3是,并且stride通常使用为1。
上一篇《pyTorch入门(一)——Minist手写数据识别训练全连接网络》搭建了全连接层和训练的文件,做了一个最简单的Minist训练,最终的训练结果达到了97%,这篇就来介绍一下pyTorch网络层比较常用的Api和卷积层
在使用Pytorch时你或多或少会遇到各种bug,为了缓解你的痛苦😢,本文将对常见的错误进行解释,并说清楚来龙去脉。 细节就是魔鬼,虽然代码不报错但还是可能会对精度带来影响。如果本文对你有帮助,请收藏&转发! CrossEntropyLoss和NLLLoss 最常见的错误是损失函数和输出激活函数之间的不匹配。nn.CrossEntropyLossPyTorch中的损失模块执行两个操作:nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss。 因此nn.CrossEntropyLossPyTorch的输入应该是
$$ \text{Attention}(\boldsymbol{Q},\boldsymbol{K},\boldsymbol{V}) = \text{softmax}(\frac{\boldsymbol{Q}\boldsymbol{K}^T}{\sqrt{d_k}})\boldsymbol{V} $$
array([[0.10786477, 0.56611762, 0.10557245], [0.4596513 , 0.13174377, 0.82373043]])
优化算法,尤其是填入的这几个参数无法阻止模型梯度发散,所以决定换个优化算法试试,具体见下文。
BUG1 在使用NLLLoss()激活函数时,NLLLoss用来做n类分类的,一般最后一层网络为LogSoftmax,如果其他的则需要使用CrossEntropyLoss。其使用格式为:loss(m(
输入的目标矩阵,每个像素必须是类型.举个例子。第一个像素是0,代表着类别属于输入的第1个通道;第二个像素是0,代表着类别属于输入的第0个通道,以此类推。
3D数据对于自动驾驶汽车,自动驾驶机器人,虚拟现实和增强现实至关重要。与以像素阵列表示的2D图像不同,它可以表示为多边形网格,体积像素网格,点云等。
不要使用太大的线性层。因为nn.Linear(m,n)使用的是 的内存,线性层太大很容易超出现有显存。 不要在太长的序列上使用RNN。因为RNN反向传播使用的是BPTT算法,其需要的内存和输入序列
深度学习表现为使用更巧妙的方法将线性函数和非线性函数进行组合。非线性函数的引入使得训练出来的模型更加强大。在本节中,我们将学习这些核心组件,建立目标函数,并理解模型是如何构建的。
疫情在家的这段时间,想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识,因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快,但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂,这样学习起来感觉很不踏实,对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊,跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行,也能读懂,但自己亲手做的时候,直接无从下手,啥也想不起来,我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了,而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架,不知道它内部运行原理和逻辑,所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑,就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序,那也只是某个程序而已,不能说会 Pytorch,并且这种背程序的思想本身就很可怕, 所以我还是习惯学习知识先有框架(至少先知道有啥东西)然后再通过实战(各个东西具体咋用)来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来,学习知识,知其然,知其所以然才更有意思 ;)」。
在机器学习中,多分类问题是指将样本分为两个以上的类别。为了对多分类问题进行有效的训练,我们需要使用适当的损失函数来度量模型预测与真实标签之间的差异。PyTorch是一个流行的深度学习框架,提供了多种多分类损失函数的实现。本文将带您了解PyTorch中一些常用的多分类损失函数及其用法。
当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别. 对于不平衡的训练集非常有效。
来源:深度学习爱好者编辑:深度学习自然语言处理 链接:https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85019768本文约1500字,建议阅读5分钟tensorflow和pytorch很多都是相似的,这里以pytorch为例。 19种损失函数 1. L1范数损失 L1Loss 计算 output 和 target 之差的绝对值。 torch.nn.L1Loss(reduction='mean') 参数: reduction-三个值,none: 不使用
链接:https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85019768
损失函数是深度学习中重要的概念,选择合适的损失函数是系统能够得到理想结果的保证,本文将以pytorch工具为例,介绍这19中损失函数与实现方法。
因为最近跑VIT的实验,所以有用到timm的一些配置,在mixup的实现里面发现labelsmooth的实现是按照最基本的方法来的,与很多pytorch的实现略有不同,所以简单做了一个推导。
这是有关分析和优化在 GPU 上运行的 PyTorch 模型主题的系列文章的第二部分。在第一篇文章中,我们演示了使用 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 迭代分析和优化 PyTorch 模型的过程以及巨大潜力。在这篇文章中,我们将重点关注 PyTorch 中由于使用急切执行而特别普遍的特定类型的性能问题:模型执行部分对 CPU 的依赖。识别此类问题的存在和根源可能非常困难,并且通常需要使用专用的性能分析器。在这篇文章[1]中,我们将分享一些在使用 PyTorch Profiler 和 PyTorch Profiler TensorBoard 插件时识别此类性能问题的技巧。
前面我们刚刚组队完毕,更新了第一篇,我说我会坚持写下去,这个是我的第二篇,使用pytorch实现简单神经网络完成手写数字识别。这个是所有深度学习框架入门标配的例子,但是从这个例子上我们可以学到pytorch的很多基础知识点,我罗列一下,大致有如下:
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故事起源于我之前博客【NLP笔记:fastText模型考察】遇到的一个问题,即pytorch实现的fasttext模型收敛极慢的问题,后来我们在word2vec的demo实验中又一次遇到了这个问题,因此感觉再也不能忽视这个奇葩的问题了,于是我们单独测了一下tensorflow与pytorch的cross entropy实现,发现了如下现象:
程序主要通过深度学习实现一个分类任务。编程与debug过程全部在windows10系统,Pycharm2018v1.4的IDE下完成,主要框架为pytorch 1.2.0。复现过程中采用了交叉熵损失函数计算Loss。训练过程中输出信息如下:
项目GitHub地址:https://github.com/ClownW/Char-RNN-Pytorch
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这是来自哥本哈根信息技术大学、约克大学和上海大学的学者,利用3D神经元细胞自动机(NCA)完成的新研究。
原文:https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104436267
【磐创AI 导读】:本篇文章讲解了PyTorch专栏的第五章中的使用字符级RNN进行名字分类。查看专栏历史文章,请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍:PyTorch专栏开篇。想要更多电子杂志的机器学习,深度学习资源,大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
在上一篇文章中,我们简述了Keras和PyTorch的区别,旨在帮助你选择更适合你需求的框架。现在,我们进行实战进行。我们将让Keras和PyTorch互相较量以展示他们的优劣。我们使用的问题是:区分异形和铁血战士。
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务,一站式学习人工智能的知识,包含人工智能( 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题查看。值国庆佳节,专知特别推出独家特刊-来自中科院自动化所专知小组博士生huaiwen和Mandy创作的-PyTorch教程学习系列,
在贝塔斯曼AI Udacity奖学金中,学者们不仅必须完成AI Udacity课程,而且还相互挑战,以应用在课程中收集和实践的技能和知识。这些挑战之一是中国十二生肖分类挑战。马上就是中国农历新年之际。
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