Çapraz entropi kaybını hesaplama
Çapraz entropi kaybı, sınıflandırma kaybını ölçmek için yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Bu egzersizde, PyTorch ile çapraz entropi kaybını şu verileri kullanarak hesaplayacaksın:
y: gerçek etiket (ground truth).scores: softmax öncesi tahmin vektörü.
Kayıp fonksiyonları, tahmin hatalarını ölçerek sinir ağlarının öğrenmesine yardımcı olur. y için tek-sıcak (one-hot) kodlanmış bir vektör oluştur, çapraz entropi kaybı fonksiyonunu tanımla ve kaybı scores ile kodlanmış etiket üzerinden hesapla. Sonuç, örneğin kaybını temsil eden tek bir float olacaktır.
torch, CrossEntropyLoss ve torch.nn.functional F olarak senin için zaten içe aktarıldı.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
PyTorch ile Deep Learning'e Giriş
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
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=____)