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  3. PyTorchで学ぶIntroduction to Deep Learning
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Exercise

クロスエントロピー損失を計算する

クロスエントロピー損失は、分類タスクで広く使われる損失の指標です。この演習では、PyTorch を使ってクロスエントロピー損失を計算します。

  • y: 正解ラベル
  • scores: softmax 前の予測スコアのベクトル

損失関数は、予測誤差を測ることでニューラルネットワークの学習を助けます。y のワンホットベクトルを作成し、クロスエントロピー損失関数を定義し、scores とエンコードしたラベルを使って損失を計算してください。結果は、このサンプルの損失を表す単一の浮動小数になります。

torch、CrossEntropyLoss、および torch.nn.functional を F としてすでにインポート済みです。

Instructions 1/3

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  • 正解ラベル y のワンホットベクトル（クラスごとに1つ、合計4特徴）を作成し、one_hot_label に代入します。