1. Обучение
    2. /
  2. Курса
    3. /
  3. Введение в глубокое обучение с PyTorch
Connected

упражнение

Вычисление перекрёстной энтропии

Перекрёстная энтропия — широко применяемый метод измерения потерь при классификации. В этом упражнении вы вычислите перекрёстную энтропию в PyTorch, используя:

  • y: истинную метку класса.
  • scores: вектор предсказаний до применения softmax.

Функции потерь помогают нейронным сетям обучаться, измеряя ошибки предсказаний. Создайте вектор с унитарным кодированием (one-hot) для y, определите функцию потерь на основе перекрёстной энтропии и вычислите потери, используя scores и закодированную метку. Результатом будет одно число с плавающей точкой, представляющее потери для данного примера.

torch, CrossEntropyLoss и torch.nn.functional под псевдонимом F уже импортированы.

Инструкции 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Создайте вектор с унитарным кодированием (one-hot) для истинной метки класса y, указав 4 признака (по одному на каждый класс), и сохраните его в переменную one_hot_label.