我們在訓練網路時，在全連線層之後得到的向量feat 維度一般為（batchsize，numclass），這時候的feat是沒有被歸一化的。我們需要搞清楚之後輸出和損失函式的搭配。
我們直接進行總結。
**等價版為：
inputs = torch.randn((64
,14),requires_grad=
true
)target = torch.tensor(
[random.randint(0,
13)for _ in
range(64
)])nn.crossentropyloss(
)(inputs,target)
= nn.nllloss(
)(f.log_softmax(inputs,dim=1)
,target)
= nn.nllloss(
)(torch.log(f.softmax(inputs,dim=1)
),target)
f.log_softmax =nn.logsoftmax(
)f.softmax = nn.softmax(
)
inputs = torch.randn(
64,requires_grad=
true
)target = torch.empty(64)
.random_(2)
nn.bceloss(
)(f.sigmoid(inputs)
,target)
= nn.bcewithlogitsloss(
)(inputs,target)
f.sigmoid= nn.sigmoid(
)
啟用函式和損失函式
啟用函式 在之前的logistic和神經網路中，啟用函式是sigmoid,損失函式是平方函式。但是這並不是固定的。啟用函式的主要作用是提供網路的非線性建模能力。只有加入了啟用函式之後，深度神經網路才具備了分層的非線性對映學習能力。常見的啟用函式多是分段線性和具有指數形狀的非線性函式。損失函式 其中y...
代價函式和損失函式
代價函式就是用於找到最優解的目的函式，這也是代價函式的作用。損失函式 loss function 是定義在單個樣本上的，算的是乙個樣本的誤差。代價函式 cost function 是定義在整個訓練集上的，是所有樣本誤差的平均，也就是損失函式的平均。目標函式 object function 定義為 最...
損失函式的意義和作用 理解SVM的損失函式
引言 最近了解到了svm這一部分的內容，因此想寫一篇關於svm的損失函式的文章，以加深了解。損失函式 loss function 在乙個分類問題不具有線性可分性時，使用超平面作為決策邊界會帶來分類損失，即部分支援向量不再位於間隔邊界上，而是進入了間隔邊界內部，或落入決策邊界的錯誤一側。損失函式可以對...