python - 在pytorch中使用交叉熵损失时我应该使用softmax作为输出吗？

Question

我在对pytorch 中的 MNIST 数据集使用 2 个隐藏层的完全连接的深度神经网络进行分类时遇到问题。

我想在两个隐藏层中都使用tanh作为激活，但最后，我应该使用softmax。

对于损失，我选择nn.CrossEntropyLoss()了 PyTorch，它（正如我发现的那样）不想将一次性编码标签作为真正的标签，而是采用类的 LongTensor。

我的模型是nn.Sequential()，当我最终使用 softmax 时，它在测试数据的准确性方面给了我更糟糕的结果。为什么？

import torch
from torch import nn

inputs, n_hidden0, n_hidden1, out = 784, 128, 64, 10
n_epochs = 500
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(inputs, n_hidden0, bias=True), 
    nn.Tanh(),
    nn.Linear(n_hidden0, n_hidden1, bias=True),
    nn.Tanh(),
    nn.Linear(n_hidden1, out, bias=True),
    nn.Softmax()  # SHOULD THIS BE THERE?
)
                 
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.5)

for epoch in range(n_epochs):
    y_pred = model(X_train)
    loss = criterion(y_pred, Y_train)
    print('epoch: ', epoch+1,' loss: ', loss.item())
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

标签： pythonpytorchmnistsoftmax

Answer 1

如torch.nn.CrossEntropyLoss()文档中所述：

该标准将nn.LogSoftmax()和结合nn.NLLLoss()在一个类中。

因此，您之前不应该使用 softmax。