关于Balanced-MixUp是自定义的交叉熵损失函数

本文主要是介绍关于Balanced-MixUp是自定义的交叉熵损失函数，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Balanced-MixUp的自定义的交叉熵损失函数

def cross_entropy_loss(input: torch.Tensor,target: torch.Tensor) -> torch.Tensor:return -(input.log_softmax(dim=-1) * target).sum(dim=-1).mean()

官方的 nn.CrossEntropyLoss()

import torch.nn as nncriterion = nn.CrossEntropyLoss()

主要区别

1. 输入类型和形状：

   • 自定义函数：假设 input 是一个具有 logits 的张量，形状为 (batch_size, num_classes)，而 target 是独热编码的标签，形状也是 (batch_size, num_classes)。
   • 官方函数：假设 input 是一个具有 logits 的张量，形状为 (batch_size, num_classes)，而 target 是一个长整型张量，形状为 (batch_size)，每个值表示对应样本的类索引。

mixup的相关操作是怎样将类索引标签变成独热编码的

mixed_labels = (1 - lam) * F.one_hot(labels, n_classes) + lam * F.one_hot(balanced_labels, n_classes)

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