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neural-network - 如何编写自定义 CrossEntropyLoss

问题描述

我正在 Pytorch 中学习逻辑回归，为了更好地理解我正在定义一个自定义 CrossEntropyLoss，如下所示：

def softmax(x):
    exp_x = torch.exp(x)
    sum_x = torch.sum(exp_x, dim=1, keepdim=True)

    return exp_x/sum_x

def log_softmax(x):
    return torch.exp(x) - torch.sum(torch.exp(x), dim=1, keepdim=True)

def CrossEntropyLoss(outputs, targets):
    num_examples = targets.shape[0]
    batch_size = outputs.shape[0]
    outputs = log_softmax(outputs)
    outputs = outputs[range(batch_size), targets]

    return - torch.sum(outputs)/num_examples

我还进行了自己的逻辑回归（以预测 FashionMNIST），如下所示：

input_dim = 784 # 28x28 FashionMNIST data
output_dim = 10

w_init = np.random.normal(scale=0.05, size=(input_dim,output_dim))
w_init = torch.tensor(w_init, requires_grad=True).float()
b = torch.zeros(output_dim)

def my_model(x):
    bs = x.shape[0]
    return x.reshape(bs, input_dim) @ w_init + b

为了验证我的自定义交叉熵损失，我将其与 Pytorch 的 nn.CrossEntropyLoss 进行了比较，将其应用于 FashionMNIST 数据，如下所示：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

for X, y in trn_fashion_dl:
    outputs = my_model(X)
    my_outputs = softmax(outputs)

    my_ce = CrossEntropyLoss(my_outputs, y)
    pytorch_ce = criterion(outputs, y)

    print (f'my custom cross entropy: {my_ce.item()}\npytorch cross entroopy: {pytorch_ce.item()}')
    break

我的问题是关于结果 my_ce （我的交叉熵）与 pytorch_ce （pytorch 交叉熵）的不同之处：

my custom cross entropy: 9.956839561462402
pytorch cross entroopy: 2.378990888595581

我提前感谢您的帮助！

标签： neural-networkpytorchlogistic-regressioncross-entropy

解决方案

您的代码中有两个错误。

  1. log_softmax(x)应该是这样的，
def log_softmax(x):
    return torch.log(softmax(x))
  1. 当您计算自己的 CE 损失时，您应该输入outputs而不是my_outputs。因为您将softmax在自己的 CE 损失函数中进行计算。应该是这样的，
outputs = my_model(X)
my_ce = CrossEntropyLoss(outputs, y)
pytorch_ce = criterion(outputs, y)

然后你会得到相同的结果。

my custom cross entropy: 3.584486961364746
pytorch cross entroopy: 3.584486961364746

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