如何正确使用交叉熵损失vsSoftmax进行分类?
我想使用 Pytorch 训练多类分类器.
按照官方 Pytorch 文档展示了如何nn.CrossEntropyLoss()在 type 的最后一层之后使用 a nn.Linear(84, 10).
但是,我记得这是 Softmax 所做的.
这让我很困惑.
如何以最佳方式训练"标准"分类网络?
如果网络有最后的线性层,如何推断每个类的概率?
如果网络有最后的 softmax 层,如何训练网络(哪个损失,以及如何训练)?
我在 Pytorch 论坛上找到了这个线程,它可能回答了所有这些问题,但我无法将它编译成工作和可读的 Pytorch 代码.
我假设的答案:
就