Výpočet cross-entropy loss

Cross-entropy loss je široce používaná metoda pro měření klasifikační ztráty. V tomto cvičení ji vypočítáš v PyTorchi pomocí:

y: skutečného popisku (ground truth label).
scores: vektoru predikcí před softmaxem.

Ztrátové funkce pomáhají neuronovým sítím učit se tím, že měří chyby predikcí. Vytvoř one-hot enkódovaný vektor pro y, definuj ztrátovou funkci cross-entropy a vypočítej ztrátu pomocí scores a enkódovaného popisku. Výsledkem bude jediné desetinné číslo reprezentující ztrátu pro daný vzorek.

torch, CrossEntropyLoss a torch.nn.functional jako F jsou již naimportované.

Vytvoř one-hot enkódovaný vektor skutečného popisku y se 4 příznaky (jeden pro každou třídu) a přiřaď ho do proměnné one_hot_label.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}cvičení

Pokyny 1/3

cvičení