Flux.jl 中的交叉熵损失 - Julia
Cross Entropy Loss in Flux.jl - Julia
我想设置我的模型以在 Flux.jl 中使用交叉熵损失。我该怎么做以及我将损失函数本身传递到哪里？
Flux.jl 通过 Flux.Losses 模块提供了一个具有许多常见损失函数的内置模块，您可以通过 using Flux.Losses 访问该模块。模块中内置了交叉熵损失函数，使用方法如下：
julia> y_label = Flux.onehotbatch([0, 1, 2, 1, 0], 0:2)
3×5 Flux.OneHotArray{3,2,Vector{UInt32}}:
1 0 0 0 1
0 1 0 1 0
0 0 1 0 0
julia> y_model = softmax(reshape(-7:7, 3, 5) .* 1f0)
3×5 Matrix{Float32}:
0.0900306 0.0900306 0.0900306 0.0900306 0.0900306
0.244728 0.244728 0.244728 0.244728 0.244728
0.665241 0.665241 0.665241 0.665241 0.665241
julia> sum(y_model; dims=1)
1×5 Matrix{Float32}:
1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
julia> Flux.crossentropy(y_model, y_label)
1.6076053f0
您可以在此处找到完整的 Flux.crossentropy 函数定义：https://fluxml.ai/Flux.jl/stable/models/losses/#Flux.Losses.crossentropy
定义损失函数后，您可以将其传递给内置训练函数：Flux.train!(loss, params(model), data, opt)或在您的自定义训练循环中使用它。
我想设置我的模型以在 Flux.jl 中使用交叉熵损失。我该怎么做以及我将损失函数本身传递到哪里？
Flux.jl 通过 Flux.Losses 模块提供了一个具有许多常见损失函数的内置模块，您可以通过 using Flux.Losses 访问该模块。模块中内置了交叉熵损失函数，使用方法如下：
julia> y_label = Flux.onehotbatch([0, 1, 2, 1, 0], 0:2)
3×5 Flux.OneHotArray{3,2,Vector{UInt32}}:
1 0 0 0 1
0 1 0 1 0
0 0 1 0 0
julia> y_model = softmax(reshape(-7:7, 3, 5) .* 1f0)
3×5 Matrix{Float32}:
0.0900306 0.0900306 0.0900306 0.0900306 0.0900306
0.244728 0.244728 0.244728 0.244728 0.244728
0.665241 0.665241 0.665241 0.665241 0.665241
julia> sum(y_model; dims=1)
1×5 Matrix{Float32}:
1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
julia> Flux.crossentropy(y_model, y_label)
1.6076053f0
您可以在此处找到完整的 Flux.crossentropy 函数定义：https://fluxml.ai/Flux.jl/stable/models/losses/#Flux.Losses.crossentropy
定义损失函数后，您可以将其传递给内置训练函数：Flux.train!(loss, params(model), data, opt)或在您的自定义训练循环中使用它。