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将CrossEntropyLoss与LogSoftmax一起使用
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<p>从Pytorch <a href="https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.CrossEntropyLoss.html" rel="nofollow noreferrer">documentation</a>开始,CrossEntropyLoss将LogSoftMax和NLLLoss组合在一个类中</p> <p>但我很好奇;如果在我的分类器中同时使用CrossEntropyLoss作为criteria和LogSoftMax,会发生什么情况:</p> <pre><code>model_x.fc = nn.Sequential (nn.Linear(num_ftrs, 2048, bias=True), nn.ReLU(), nn.Linear(2048, 1024 ), nn.ReLU(), nn.Linear(1024 ,256), nn.ReLU(), nn.Linear(256 ,128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, num_labels),nn.LogSoftmax(dim = 1)) criterion = nn.CrossEntropyLoss() </code></pre> <p>那么,如果我使用上述代码保存了一个经过训练的模型,我如何检查保存的模型所使用的标准</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>您希望模型输出位于不同类之间有明确边界/阈值的分布之上。在LogSoftmax上应用CrossEntropyLoss会减少模型输出的有效范围,并且可能会对模型的学习速率产生不利影响</p> <p>只需将损失和你的状态记录一起保存在字典中,或将其写入文本文件</p>
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