Skip to Main Content
Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn
book

Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn

by Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili
May 2024
Beginner to intermediate content levelBeginner to intermediate
688 pages
26h
Russian
Foliant
Content preview from Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn
Классификация изображений с помощью глубоких сверточных нейронных сетей
457
функции потерь
nn.BCELoss()
. В случае многоклассовой классификации мы можем либо
предоставить логиты в качестве входных данных для функции потерь
nn.CrossEntropyLoss()
,
либо вычислить логарифмические вероятности на основе логитов и передать их функ-
ции потерь отрицательного логарифмического правдоподобия
nn.NLLLoss()
.
В следующем коде показано, как использовать эти функции потерь с двумя разными
форматами, где в качестве входных данных задают либо логиты, либо вероятности
принадлежности к классу:
>>> ####### Бинарная пе рекрестная энтр опия
>>> logits
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Start your free trial

You might also like

CompTIA Network+ -- Vorbereitung auf die Prüfung N10-009

CompTIA Network+ -- Vorbereitung auf die Prüfung N10-009

Markus Kammermann

Publisher Resources

ISBN: 9786011100342