基于MSELoss()與CrossEntropyLoss()的區(qū)別詳解
基于pytorch來(lái)講
MSELoss（）多用于回歸問題，也可以用于one_hotted編碼形式，
CrossEntropyLoss()名字為交叉熵?fù)p失函數(shù)，不用于one_hotted編碼形式
MSELoss（）要求batch_x與batch_y的tensor都是FloatTensor類型
CrossEntropyLoss（）要求batch_x為Float，batch_y為L(zhǎng)ongTensor類型
（1）CrossEntropyLoss（） 舉例說明：
比如二分類問題，最后一層輸出的為2個(gè)值，比如下面的代碼：
class CNN (nn.Module ) :
def __init__ ( self , hidden_size1 , output_size , dropout_p) :
super ( CNN , self ).__init__ ( )
self.hidden_size1 = hidden_size1
self.output_size = output_size
self.dropout_p = dropout_p
self.conv1 = nn.Conv1d ( 1,8,3,padding =1)
self.fc1 = nn.Linear (8*500, self.hidden_size1 )
self.out = nn.Linear (self.hidden_size1,self.output_size )
def forward ( self , encoder_outputs ) :
cnn_out = F.max_pool1d ( F.relu (self.conv1(encoder_outputs)),2)
cnn_out = F.dropout ( cnn_out ,self.dropout_p) #加一個(gè)dropout
cnn_out = cnn_out.view (-1,8*500)
output_1 = torch.tanh ( self.fc1 ( cnn_out ) )
output = self.out ( ouput_1)
return output
最后的輸出結(jié)果為：
上面一個(gè)tensor為output結(jié)果，下面為target，沒有使用one_hotted編碼。
訓(xùn)練過程如下：
cnn_optimizer = torch.optim.SGD(cnn.parameters(),learning_rate,momentum=0.9,\
weight_decay=1e-5)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
def train ( input_variable , target_variable , cnn , cnn_optimizer , criterion ) :
cnn_output = cnn( input_variable )
print(cnn_output)
print(target_variable)
loss = criterion ( cnn_output , target_variable)
cnn_optimizer.zero_grad ()
loss.backward( )
cnn_optimizer.step( )
#print('loss: ',loss.item())
return loss.item() #返回?fù)p失
說明CrossEntropyLoss()是output兩位為one_hotted編碼形式，但target不是one_hotted編碼形式。
（2）MSELoss（） 舉例說明：
網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不變，但是標(biāo)簽是one_hotted編碼形式。下面的圖僅做說明，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不太對(duì)，出來(lái)的預(yù)測(cè)也不太對(duì)。
如果target不是one_hotted編碼形式會(huì)報(bào)錯(cuò)，報(bào)的錯(cuò)誤如下。
目前自己理解的兩者的區(qū)別，就是這樣的，至于多分類問題是不是也是樣的有待考察。
以上這篇基于MSELoss()與CrossEntropyLoss()的區(qū)別詳解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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