파이토치에서 cross-entropy 전 softmax

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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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