本文只考虑基本情况，未考虑加权。 torch.nnCrossEntropyLosss使用的公式 loss(x,class)−log(exp(x[class]∑jexp(x[j]))loss(x,class)-log(\frac {exp(x[class]} {\sum_jexp(x[j])}) loss(x,class)−log(∑j​exp(x[j])exp(x[class]​)−x[class]log(∑jexp(x[j])…

一、论文简述 1. 第一作者：Peng Xu 2. 发表年份：2023 3. 发表期刊：arxiv 4. 关键词：立体匹配，交叉熵损失，过渡平滑和不对准问题，跨域泛化 5. 探索动机：立体匹配通常被认为是深度…

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下，自然语言处理实战项目18-NLP模型训练中的Logits与损失函数的计算应用项目，在NLP模型训练中，Logits常用于计算损失函数并进行优化。损失函数的计算是用来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，从而指导模型参数的更新。 Logits是模…

注1：本文系“简要介绍”系列之一，仅从概念上对交叉熵损失进行非常简要的介绍，不适合用于深入和详细的了解。 注2："简要介绍"系列的所有创作均使用了AIGC工具辅助 交叉熵损失：原理、研究现状与未来展望 Under…