基于MSELoss()与CrossEntropyLoss()的区别详解-创新互联
基于pytorch来讲
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CrossEntropyLoss()名字为交叉熵损失函数,不用于one_hotted编码形式
MSELoss()要求batch_x与batch_y的tensor都是FloatTensor类型
CrossEntropyLoss()要求batch_x为Float,batch_y为LongTensor类型
(1)CrossEntropyLoss() 举例说明:
比如二分类问题,最后一层输出的为2个值,比如下面的代码:
class CNN (nn.Module ) : def __init__ ( self , hidden_size1 , output_size , dropout_p) : super ( CNN , self ).__init__ ( ) self.hidden_size1 = hidden_size1 self.output_size = output_size self.dropout_p = dropout_p self.conv1 = nn.Conv1d ( 1,8,3,padding =1) self.fc1 = nn.Linear (8*500, self.hidden_size1 ) self.out = nn.Linear (self.hidden_size1,self.output_size ) def forward ( self , encoder_outputs ) : cnn_out = F.max_pool1d ( F.relu (self.conv1(encoder_outputs)),2) cnn_out = F.dropout ( cnn_out ,self.dropout_p) #加一个dropout cnn_out = cnn_out.view (-1,8*500) output_1 = torch.tanh ( self.fc1 ( cnn_out ) ) output = self.out ( ouput_1) return output
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