下面是关于PyTorch中Softmax与LogSigmoid的对比分析的完整攻略。
Softmax与LogSigmoid的介绍
在PyTorch中,Softmax和LogSigmoid是两种常用的激活函数。Softmax函数可以将一个向量映射到一个概率分布,而LogSigmoid函数可以将一个实数映射到一个介于0和1之间的值。
Softmax函数的公式如下:
$$
\text{softmax}(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}^n e^{x_j}}
$$
其中,$x_i$表示输入向量中的第$i$个元素,$n$表示向量的长度。
LogSigmoid函数的公式如下:
$$
\text{logsigmoid}(x) = \log\left(\frac{1}{1+e^{-x}}\right)
$$
Softmax与LogSigmoid的对比分析
Softmax和LogSigmoid函数在神经网络中的应用有所不同。Softmax函数通常用于多分类问题,可以将输出向量映射到一个概率分布,从而方便计算交叉熵损失。而LogSigmoid函数通常用于二分类问题,可以将输出值映射到一个介于0和1之间的值,从而方便计算二元交叉熵损失。
以下是一个使用Softmax函数的示例,用于对MNIST数据集进行分类:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
# 定义模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(784, 256)
self.fc2 = nn.Linear(256, 10)
def forward(self, x):
x = x.view(-1, 784)
x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
x = nn.functional.softmax(self.fc2(x), dim=1)
return x
# 加载数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)
# 训练模型
model = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)
for epoch in range(10):
for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# 测试模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for inputs, labels in test_loader:
outputs = model(inputs)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy: %d %%' % (100 * correct / total))
在这个示例中,我们定义了一个包含两个全连接层和Softmax激活函数的神经网络,用于对MNIST数据集进行分类。在训练过程中,我们使用交叉熵损失和随机梯度下降优化器来训练模型。在测试过程中,我们使用准确率来评估模型的性能。
以下是一个使用LogSigmoid函数的示例,用于对二分类问题进行分类:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
# 定义模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(784, 256)
self.fc2 = nn.Linear(256, 1)
def forward(self, x):
x = x.view(-1, 784)
x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
x = nn.functional.logsigmoid(self.fc2(x))
return x
# 加载数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)
# 训练模型
model = Net()
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)
for epoch in range(10):
for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels.float())
loss.backward()
optimizer.step()
# 测试模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for inputs, labels in test_loader:
outputs = model(inputs)
predicted = (outputs > 0).float()
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels.float()).sum().item()
print('Accuracy: %d %%' % (100 * correct / total))
在这个示例中,我们定义了一个包含两个全连接层和LogSigmoid激活函数的神经网络,用于对二分类问题进行分类。在训练过程中,我们使用二元交叉熵损失和随机梯度下降优化器来训练模型。在测试过程中,我们使用准确率来评估模型的性能。
总结
Softmax和LogSigmoid函数在神经网络中的应用有所不同。Softmax函数通常用于多分类问题,可以将输出向量映射到一个概率分布,而LogSigmoid函数通常用于二分类问题,可以将输出值映射到一个介于0和1之间的值。在实际应用中,我们需要根据具体的问题选择合适的激活函数。
本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:Pytorch中Softmax与LogSigmoid的对比分析 - Python技术站