1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Introducere în Deep Learning cu PyTorch
Connected

演習

Calcularea pierderii de entropie încrucișată

Pierderea de entropie încrucișată (cross-entropy loss) este o metodă frecvent utilizată pentru a măsura pierderea în clasificare. În acest exercițiu, vei calcula pierderea de entropie încrucișată în PyTorch folosind:

  • y: eticheta de referință (ground truth).
  • scores: un vector de predicții înainte de softmax.

Funcțiile de pierdere ajută rețelele neuronale să învețe, măsurând erorile de predicție. Creează un vector codificat one-hot pentru y, definește funcția de pierdere de entropie încrucișată și calculează pierderea folosind scores și eticheta codificată. Rezultatul va fi un număr float reprezentând pierderea pentru acel eșantion.

torch, CrossEntropyLoss și torch.nn.functional ca F au fost deja importate pentru tine.

指示1 / 3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Creează vectorul codificat one-hot al etichetei de referință y, cu 4 caracteristici (câte una pentru fiecare clasă), și atribuie-l variabilei one_hot_label.