CrossEntropyLoss; PyTorch 1

Acest criteriu combină nn.LogSoftmax () și nn.NLLLoss () într-o singură clasă.

Este util atunci când instruiți o problemă de clasificare cu clasele C. Dacă este furnizat, argumentul opțional al greutății ar trebui să fie un tensor 1D care atribuie greutatea fiecărei clase. Acest lucru este util mai ales atunci când aveți un set de antrenament dezechilibrat.

Se așteaptă ca intrarea să conțină scoruri brute, neormalizate pentru fiecare clasă.

Pierderea poate fi descrisă ca:

sau în cazul în care argumentul greutății este specificat:

Pierderile sunt calculate în medie prin observații pentru fiecare minibatch. Dacă este specificat argumentul ponderii, atunci aceasta este o medie ponderată:

Poate fi folosit și pentru intrări de dimensiuni mai mari, cum ar fi imaginile 2D, oferind o intrare de dimensiune (minibatch, C, d 1, d 2, ..., D K) (minibatch, C, d_1, d_2,. D_K) minibatch, C, d 1, d 2, ..., d K) cu K ≥ 1 K \ geq 1 K ≥ 1, unde KKK este numărul de dimensiuni și o țintă de formă adecvată (vezi mai jos).

greutate (Tensor, opțional) - o greutate de redimensionare manuală acordată fiecărei clase. Dacă este dat, trebuie să fie un tensor de dimensiunea C

---