파이토치에서 cross entropy 연산 내에 log softmax가 있다는 것은 알고 있습니다.
그런데 cross entropy에 softmax 연산 결과 값을 넣어도 되는지 궁금합니다.
원하는 값과 달라질까요?
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파이토치의 cross entropy 함수는 softmax 함수를 내부적으로 포함하고 있습니다. 따라서 입력값으로 확률(probability) 값이 아닌 raw score 값을 사용할 경우에는 softmax 함수를 먼저 적용해야 합니다. 이후에 log를 취한 뒤, cross entropy loss를 계산합니다.
하지만 softmax 함수를 적용한 값이 cross entropy 함수에 입력될 경우에는 오히려 계산상의 효율성을 높이는 효과가 있을 수 있습니다. softmax 함수는 non-linear하며, 다시 말해 입력 간의 관계를 변경시키므로 gradient 계산에서 유용합니다. 예를 들어, neural network의 마지막 layer에서 softmax 함수를 적용한 뒤 cross entropy loss를 계산하는 경우, gradient가 더욱 쉽게 전파됩니다. 이는 cross entropy loss를 더 빠르고 정확하게 최적화할 수 있도록 도와줍니다.
결론적으로, softmax 함수를 cross entropy 함수에 입력으로 사용해도 원하는 값과 discrepancy가 있을 가능성은 낮습니다. 이러한 방법은 일반적으로 널리 사용되며, PyTorch의 예제 코드나 튜토리얼에서도 자주 사용됩니다.
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봇이 참 똑똑하네요
저도 두 방법다 해봤는데
결과는 똑같아요
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파이토치에서는 nn.CrossEntropyLoss가 log softmax와 negative log likelihood를 결합하여 구현되어 있습니다. 따라서, 일반적으로 softmax를 거친 결과를 cross entropy에 직접 입력하지 않습니다.
그러나 softmax를 거친 결과를 cross entropy에 입력하려면, nn.NLLLoss를 사용하여 negative log likelihood를 계산할 수 있습니다. 이 경우 softmax를 거친 결과에 log를 취한 후, nn.NLLLoss에 입력해야 합니다.
예시 코드는 다음과 같습니다:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 예시 데이터
logits = torch.randn(3, 5)
targets = torch.tensor([1, 0, 3])
# Softmax를 거친 결과
probs = F.softmax(logits, dim=1)
# Log를 취한 결과
log_probs = torch.log(probs)
# NLLLoss를 사용하여 cross entropy 계산
criterion = nn.NLLLoss()
loss = criterion(log_probs, targets)
하지만 이 방법은 불필요한 계산이 추가되기 때문에, 일반적으로는 nn.CrossEntropyLoss를 사용하는 것이 좋습니다. 이 함수는 softmax를 거치지 않은 logit 값을 입력으로 받습니다. 다음은 예시 코드입니다:
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(logits, targets)
결론적으로, softmax를 거친 결과를 사용하려면 nn.NLLLoss를 사용할 수 있지만, 권장되지 않으며 nn.CrossEntropyLoss를 사용하는 것이 더 효율적입니다.
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