二分类交叉熵损失函数(Binary Cross Entropy Loss Function)是交叉熵损失函数的一种特殊形式,用于衡量二分类问题中模型的预测性能。它是一个向量函数,表示预测结果与实际结果之间的差异,公式如下: Loss = - True Label * log(Prediction) - (1 - True Label) * log(1 - Prediction) 其中,True Label表示实际结...
Loss=−(y⋅log(y^)+(1−y)⋅log(1−y^)) 其中y^是模型预测样本是正例的概率,y是样本标签,如果样本属于正例,取值为1,否则取值为0。 PyTorch中二分类交叉熵损失函数的实现 PyTorch提供了两个类来计算二分类交叉熵(Binary Cross Entropy),分别是BCELoss() 和BCEWithLogitsLoss() torch.nn.BCELoss...
loss_function=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy() 1. 5. 定义优化器 我们使用Adam优化器来更新模型的参数。 optimizer=tf.keras.optimizers.Adam() 1. 6. 进行模型训练 接下来,我们使用训练数据对模型进行训练。我们可以选择合适的训练迭代次数和批量大小。 # 编译模型model.compile(optimizer=optimizer,loss=loss...
在loss上得平衡一下正负样本，否则如果直接把一个K类的softmax cross entropy变成K个binary cross entrop...
等等,还没完。在PyTorch中,最常用于多分类问题的,是CrossEntropyLoss. 它可以看作是softmax+log+nll_loss的集成。 上面的栗子中的预测值是已经做完softmax之后的,为了说明CrossEntropyLoss的原理,我们换一个预测值没有做过softmax的新栗子,这种栗子也是我们通常会遇到的情况: ...
def binary_cross_entropy(y_true, y_pred): #将预测值限制在一个较小的范围内,避免因为取对数而出现无穷大 epsilon = 1e-7 y_pred = np.clip(y_pred, epsilon, 1-epsilon) #计算交叉熵损失 loss = -(y_true * np.log(y_pred) + (1-y_true) * np.log(1-y_pred)) #取平均值作为最终的...
二分类交叉熵损失函数(Binary Cross Entropy Loss Function)是 交叉熵损失函数的一种特殊形式,用于衡量二分类问题中模型的预 测性能。它是一个向量函数,表示预测结果与实际结果之间的差异, 公式如下: Loss = - True Label * log(Prediction) - (1 - True Label) * log(1 Prediction) 其中,True Label 表示实...
使用Sigmoid和BCELoss计算交叉熵 先使用nn.Sigmoid做一下映射: 可以看到,映射后的取值已经被规范到了0和1之间。 然后使用BCELoss进行计算: 只使用BCELossWithLogits计算交叉熵 两种方法的计算结果完全一致。不过官方建议使用BCELossWithLogits,理由是能够提升数值计算稳定性。