Обчислення крос-ентропійної втрати
Крос-ентропійна втрата — поширений метод вимірювання втрати для класифікації. У цій вправі ви обчислите крос-ентропійну втрату в PyTorch, використовуючи:
y: еталонну мітку.scores: вектор прогнозів до softmax.
Функції втрат допомагають нейронним мережам навчатися, вимірюючи похибки прогнозів. Створіть one-hot кодований вектор для y, визначте функцію крос-ентропійної втрати та обчисліть втрату, використовуючи scores і закодовану мітку. Результатом буде одне число типу float, що представляє втрату для зразка.
torch, CrossEntropyLoss і torch.nn.functional як F вже імпортовано для вас.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до Deep Learning з PyTorch
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
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=____)