Open ji90po opened 1 year ago
4.2.2 一行代码 outputs_pool2 = pool1(outputs2) , pool1 改为pool2 也许git clone 的代码是对的 , 只是印刷错误 我没有核实
4.5.1 公式没有完全体现 伯努利 “更本质地讲，交叉熵损失函数公式右侧是对多类输出结果的分布（伯努利分布）求极大似然中的对数似然函数（Log-Likelihood）。” 在y(i)j = 0 的时候 应该是 - （1- y(i)j ） log （1 - y^(i)j ） 作者只写了一半（y=1的部分） 上下文结论是对的
4.5.2 原句“ log_probs = F.log_softmax(outputs ,dim=1) #取对数的目的是避免softmax溢出” 其实 取对数还有一个目的 是因为 后面的代码的 nn.NLLLoss 没有log运算 （默认 NLLLoss只执行 ‘乘 -1’ 和 ‘相乘’ 的操作）
4.2.2 一行代码 outputs_pool2 = pool1(outputs2) , pool1 改为pool2 也许git clone 的代码是对的 , 只是印刷错误 我没有核实
4.5.1 公式没有完全体现 伯努利 “更本质地讲，交叉熵损失函数公式右侧是对多类输出结果的分布（伯努利分布）求极大似然中的对数似然函数（Log-Likelihood）。”
在y(i)j = 0 的时候 应该是 - （1- y(i)j ） log （1 - y^(i)j ）
作者只写了一半（y=1的部分） 上下文结论是对的
4.5.2 原句“ log_probs = F.log_softmax(outputs ,dim=1) #取对数的目的是避免softmax溢出”
其实 取对数还有一个目的 是因为 后面的代码的 nn.NLLLoss 没有log运算 （默认 NLLLoss只执行 ‘乘 -1’ 和 ‘相乘’ 的操作）