미해결
[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
CrossEntropyLoss 질문입니다.
좋은 강의 감사드립니다.
강의 중 궁금한 내용이 있어 질문 드려요!
강의 6분40초에서 loss 계산 부분이 궁금합니다
criterion = nn.CrossEntropyLoss() # CrossEntropyLoss는 softmax 계산까지 포함되어 있으므로 모델의 마지막 output node에 별도의 활성화 함수를 사용하지 않아도 된다.
outputs = net(inputs) # 예측값 산출
loss = criterion(outputs, labels)
criterion을 위와 같이 정의하고 loss를 계산을 하는데, outputs은 10개짜리 벡터가 되고, labels은 그냥 숫자 값인데 이게 CrossEntropyLoss()로 계산이 가능하다고 설명이 해주셨습니다.
같은 타입의 형식이어야 가능할것 같은데 왜 가능한건지 이해가 되질 않네요.