BCE Loss的公式: Loss=−1N∑i=1Nyi⋅log(p(yi))+(1−yi)⋅log(1−p(yi)) y 是二元标签 0 或者 1, p(y) 是输出属于标签的概率, N 表示模型预测对象的组数。二元交叉熵损失函数是用来评判一个二分类模型预测结果的好坏程度的。即对于标签y为1的情况,如果预测值p(y)趋近于1,那么 Loss ...
例如,在二分类任务中常用的有二元交叉熵损失函数(Binary Cross-Entropy Loss/BCE Loss),在多分类任务中有softmax交叉熵损失函数,在回归任务中常见的是均方误差(Mean Squared Error/MSE)和绝对误差(Mean Absolute Error/MAE)等。 常见的损失函数包括: 二元交叉熵损失(Binary Cross-Entropy Loss / BCE Loss):适用于...
而BCELoss,作为交叉熵损失函数在二分类问题中的特例,更是以其独特的优势在众多分类任务中大放异彩。本文将从BCELoss的基本概念、数学原理、应用场景以及实践技巧等方面展开,为读者揭开其神秘面纱。 一、BCELoss基本概念 BCELoss,全称Binary Cross Entropy Loss,即二元交叉熵损失函数,是一种用于二分类问题的损失函数。...
BCE和CE的另一个区别是,BCE只需要输出一个通道,而CE需要输出n_class个通道。 3 解释BCE并不是只能学习0或1的label BCE虽然总是用来学习0/1分布,即二分类问题,但不是0/1两个数,只要在0~1之间的数也都能学习。原因从BCE的公式聊起: 解释BCE并不是只能学习0或1的label 4 pytorch中的BCELoss torch.nn.BC...
这说明,如果用MSE loss来训练分类问题,不论预测接近真实值或是接近错误值,梯度都会趋近于0。这也就解释了为何我们需要CE或BCE损失来处理分类问题。 2. BCE 损失函数 既然在分类问题中,MSE损失函数的梯度不能满足需要,现在我们来推导BCE损失函数的梯度。
2 BCELoss 先把pred转换成Sigmoid的0~1的概率。 代码语言:javascript 复制 sigmoid=torch.nn.Sigmoid()print(sigmoid(pred)) 然后计算BCELoss: 上面的pred(i)表示第i个样本的经过sigmoid的预测概率。 第一个样本的loss: 第二个样本的loss: 第三个样本的loss: ...
1. BCELoss 该类主要用来创建衡量目标和输出之间的二进制交叉熵的标准。 用法如下: torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 参数: weight,表示对loss中每个元素的加权权值; reduction, 指定输出的格式,包括'none','mean','sum'; ...
BCEWithLogLoss 是基于对数损失函数的二分类损失函数。它的计算公式为: BCEWithLogLoss(y, ŷ) = - y * log(ŷ) - (1 - y) * log(1 - ŷ) 其中,y 是真实的标签(0 或 1),ŷ 是模型的输出(0 到 1 之间的概率值)。这个损失函数的计算方式是将模型输出的概率值进行对数转换,然后与真实标签...
计算多标签分类时候的损失函数一般选择BCELoss和BCEWithLogitsLoss,这两者的区别在于: BCELoss 是处理经过Sigmoid之后输出的概率值 BCEW...
mse_loss=nn.MSELoss()# 计算MSELoss值 loss=mse_loss(y_pred,y_actual)print(loss) 输出结果为: 代码语言:javascript 复制 plaintextCopy codetensor(1.1667) BCE Loss(二分类交叉熵损失) BCE Loss是一个常用的二分类任务损失函数,它在二分类问题中使用,用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。BCE Loss的计算...