cross-entropy
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pytorch 交叉熵损失权重不起作用
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在 PyTorch 中打印每个时期的验证损失
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如何在 Pytorch 中定义“不关心”class？
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交叉熵 IndexError 维度超出范围
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Pytorch lightning metrics: ValueError: preds and target must have same number of dimensions, or one additional dimension for preds
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如何在发送到损失函数之前处理 CNN 层末尾的可变大小输入
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对图像序列使用 categorical_crossentropy
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在 Keras 中为“categorical_crossentropy”选择验证指标
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如何将模型中的尺寸从 2D 转换为 1D？
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对数损失和交叉熵损失的结果不同
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TypeError: Input 'y' of 'Mul' Op has type float32 that does not match type int64 of argument 'x'
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神经网络序列分类中的高损失
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RuntimeError: multi-target not supported at /pytorch/aten/src/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:15____
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使用 class_weight 来平衡数据-.fit_generator()
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分类交叉熵背后的直觉
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Crossentropyloss Pytorch：Targetsize 与 Torchsize 不匹配
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为什么我自己写表达式却得不到和tensorflow的方法一样的结果？
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为什么我在进行任何优化之前得到的错误率很低？
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如何正确使用交叉熵损失与 Softmax 进行分类？
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PyTorch LogSoftmax 与 Softmax 的交叉熵损失