ÎncepețiÎncepe gratuit

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.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în Deep Learning cu PyTorch

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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=____)
Editează și rulează codul