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।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
PyTorch के साथ Deep Learning परिचय
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch.nn import CrossEntropyLoss
y = [2]
scores = torch.tensor([[0.1, 6.0, -2.0, 3.2]])
# Create a one-hot encoded vector of the label y
one_hot_label = F.____(torch.____(____), num_classes=____)