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基于MSELoss()与CrossEntropyLoss()的区别详解
站长资源 2024/11/25 佚名
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基于pytorch来讲

MSELoss（）多用于回归问题，也可以用于one_hotted编码形式，

CrossEntropyLoss()名字为交叉熵损失函数，不用于one_hotted编码形式

MSELoss（）要求batch_x与batch_y的tensor都是FloatTensor类型

CrossEntropyLoss（）要求batch_x为Float，batch_y为LongTensor类型

（1）CrossEntropyLoss（） 举例说明：

比如二分类问题，最后一层输出的为2个值，比如下面的代码：

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) #加一个dropout
    cnn_out = cnn_out.view (-1,8*500) 
    output_1 = torch.tanh ( self.fc1 ( cnn_out ) )
    output = self.out ( ouput_1)
    return output

最后的输出结果为：

基于MSELoss()与CrossEntropyLoss()的区别详解

上面一个tensor为output结果，下面为target，没有使用one_hotted编码。

训练过程如下： 

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() #返回损失

说明CrossEntropyLoss()是output两位为one_hotted编码形式，但target不是one_hotted编码形式。

（2）MSELoss（） 举例说明：

网络结构不变，但是标签是one_hotted编码形式。下面的图仅做说明，网络结构不太对，出来的预测也不太对。

基于MSELoss()与CrossEntropyLoss()的区别详解

如果target不是one_hotted编码形式会报错，报的错误如下。

基于MSELoss()与CrossEntropyLoss()的区别详解

目前自己理解的两者的区别，就是这样的，至于多分类问题是不是也是样的有待考察。

以上这篇基于MSELoss()与CrossEntropyLoss()的区别详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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