deep-learning - 在pytorch中，如何使用F.cross_entropy()中的权重参数？

Question

我正在尝试编写如下代码：

x = Variable(torch.Tensor([[1.0,2.0,3.0]]))
y = Variable(torch.LongTensor([1]))
w = torch.Tensor([1.0,1.0,1.0])
F.cross_entropy(x,y,w)
w = torch.Tensor([1.0,10.0,1.0])
F.cross_entropy(x,y,w)

然而，无论w是什么，交叉熵损失的输出总是1.4076。F.cross_entropy() 的权重参数背后是什么？如何正确使用？ 我正在使用 pytorch 0.3

Answer 1

该weight参数用于根据目标类计算所有输入的加权结果。如果您只有一个输入或同一目标类的所有输入，weight则不会影响损失。

但是，使用不同目标类的 2 个输入来查看差异：

import torch
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable

x = Variable(torch.Tensor([[1.0,2.0,3.0], [1.0,2.0,3.0]]))
y = Variable(torch.LongTensor([1, 2]))
w = torch.Tensor([1.0,1.0,1.0])
res = F.cross_entropy(x,y,w)
# 0.9076
w = torch.Tensor([1.0,10.0,1.0])
res = F.cross_entropy(x,y,w)
# 1.3167