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

PyTorch ile Deep Learning'e Giriş

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

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=____)

Kodu Düzenle ve Çalıştır