为什么张量和pytorch crossentropy损失返回同一示例的不同值
我尝试获得Tensorflow和Pytorch Crossentropyloss，但它返回不同的值，我不知道为什么。请找到以下代码和结果。感谢您的投入和帮助。 import tensorfl…
为什么在张量流中分类横熵的结果与定义不同？
我正在测试 tf.keras.losses.CategoricalCrossentRopy 的结果，它为我提供了与定义不同的值。 我对跨熵的理解是： def ce_loss_def(y_true, y_pred): …
pytorch-序列分类的F.Cross_entropy损失 - 正确的尺寸？
我正在尝试使用变压器编码层的自定义实现执行序列分类。我一直非常忠实地关注本教程： tutorial 。 但是，教程并未证明使用此模型对整个序列进行分类…
如何分离二元交叉熵损失并为不同类别/标签添加权重？
我正在尝试从 Pytroch 的论文中定制二元交叉熵损失，但我在这里遇到了一些问题。当我让 Predict label (sigmoid(input)) == 1 时，我不确定如何使用 P…
是否可以将 PyTorch 的“BatchNorm1d”与“BCELossWithLogits”一起使用？
我正在尝试标准化使用 BCELossWithLogits 作为损失函数一部分的分类器的输出。据我所知，这在内部实现了Sigmoid函数并输出损失。 我想在计算损失之前…
RuntimeError: 0D 或 1D 目标张量预期，不支持多目标我正在训练深度学习模型，但我遇到了这个问题
*My Training Model* def train(model,criterion,optimizer,iters): epoch = iters train_loss = [] validaion_loss = [] train_acc = [] validation_…
神经网络二元分类softmaxlogsofmax和损失函数
我正在构建一个二元分类，其中我想要预测的类仅出现 <2% 的次数。我正在使用 pytorch 最后一层可能是 logosftmax 或 softmax。 self.softmax = nn.Sof…
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