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अभ्यास

क्रॉस-एंट्रॉपी लॉस की गणना

क्रॉस-एंट्रॉपी लॉस, क्लासिफिकेशन लॉस मापने का एक व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला तरीका है। इस अभ्यास में, आप PyTorch में क्रॉस-एंट्रॉपी लॉस की गणना करेंगे, जिसमें उपयोग होगा:

  • y: ग्राउंड ट्रुथ लेबल।
  • scores: सॉफ्टमैक्स से पहले की प्रेडिक्शन का वेक्टर।

लॉस फंक्शन, प्रेडिक्शन त्रुटि मापकर, न्यूरल नेटवर्क को सीखने में मदद करते हैं। y के लिए एक वन-हॉट एन्कोडेड वेक्टर बनाएँ, क्रॉस-एंट्रॉपी लॉस फंक्शन परिभाषित करें, और scores तथा एन्कोडेड लेबल का उपयोग करके लॉस निकालें। परिणाम एक सिंगल फ़्लोट होगा जो उस सैंपल का लॉस दर्शाएगा।

torch, CrossEntropyLoss, और torch.nn.functional को F के रूप में आपके लिए पहले से इंपोर्ट किया गया है।

निर्देश 1/3

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  • ग्राउंड ट्रुथ लेबल y का 4 फीचर्स (हर क्लास के लिए एक) वाला वन-हॉट एन्कोडेड वेक्टर बनाएँ और उसे one_hot_label में असाइन करें।