此外,还有一种常用的损失函数叫做平均二分类交叉熵(average binary cross-entropy),它是将二分类交叉熵损失函数平均分配到每个样本上。平均二分类交叉熵损失函数的表达式为: L = (1/N)∑(i=1 to N) -(yi * log(yi') + (1 - yi) * log(1 - yi')) 其中N为样本数量,yi和yi'与二分类交叉熵损失函...
bce是binary cross entropy的简写,即二分类的交叉熵。 nn.Sigmoid, nn.Softmax, nn.BCELoss, nn.BCEWithLogitsLoss这种是类,使用时要先生成一个对象。 F. binary_cross_entropy 和F. binary_cross_entropy_with_logits这种是函数,直接就可以调用。 nn.BCELoss和F. binary_cross_entropy 在功能上是等价的, 输...
2.1 torch.nn.BCELoss() BCELoss的全称是Binary Cross Entropy, 即二分类交叉熵损失。如下公式 (y是真实标签,x是预测值): 其实这个函数就是CrossEntropyLoss的当类别数N=2时候的特例。因为类别数为2,属于第一类的概率为y,那么属于第二类的概率自然就是(1-y)。因此套用与CrossEntropy损失的计算方法,用...
在PyTorch中计算二分类的交叉熵损失可以使用`torch.nn.BCELoss()`函数。BCE代表二元交叉熵(Binary Cross Entropy)。以下是计算二分类交叉熵损失的步骤: 1...
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() 类定义如下 torch.nn.BCELoss( weight=None, size_average=None, reduction="mean", ) 用N表示样本数量, zn 表示预测第n个样本为正例的概率, yn 表示第n个样本的标签,则: loss...
关于categorical cross entropy 和 binary cross entropy的比较,差异一般体现在不同的分类(二分类、多分类等)任务目标,可以参考文章keras中两种交叉熵损失函数的探讨,其结合keras的API讨论了两者的计算原理和应用原理。 本文主要是介绍TF中的接口调用方式。
在二分类问题中,损失函数(loss function)为交叉熵(cross entropy)损失函数。对于样本点(x,y)来说,y是真实的标签,在二分类问题中,其取值只可能为集合{0, 1}. 我们假设某个样本点的真实标签为yt, 该样本点取yt=1的概率为yp, 则该样本点的损失函数为 ...
在二分类问题中,损失函数(loss function)为交叉熵(cross entropy)损失函数。对于样本点(x,y)来说,y是真实的标签,在二分类问题中,其取值只可能为集合{0, 1}. 我们假设某个样本点的真实标签为yt, 该样本点取yt=1的概率为yp, 则该样本点的损失函数为 -log(yt|yp)=-(ytlog(yp)+(1-yt)log(1...
机器学习中经常遇到这几个概念，用大白话解释一下： 一、归一化 把几个数量级不同的数据，放在一起...
百度试题 题目下列哪个损失函数被广泛用于回归问题?(单选) A. 均方误差(MSE) B. 交叉熵损失(Cross-Entropy Loss) C. Hinge损失 D. 二分类的平方Hinge损失(Squared Hinge Loss) 相关知识点: 试题来源: 解析 A null 反馈 收藏