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...
PyTorch 中的 BCELoss: 在PyTorch 中,可以使用torch.nn.BCELoss类来计算二元交叉熵损失。 通常结合 Sigmoid 激活函数使用,将模型输出转换为概率值,然后计算损失。示例代码如下: importtorchimporttorch.nnasnn criterion=nn.BCELoss()sigmoid=nn.Sigmoid()# 模型输出 output=torch.randn(1,requires_grad=True)# 实...
bceloss损失函数的定义如下: L = -[y * log(y_pred) + (1-y) * log(1-y_pred)] 其中,y表示真实标签,y_pred表示模型的预测值。 bceloss损失函数的特点是可以度量两个类别的不平衡性。对于正负样本不平衡的问题,bceloss能够更好地衡量模型的性能。此外,bceloss损失函数在梯度计算上较为简单,计算速度较...
交叉熵会自动调用softmax函数,将概率缩放0-1之间. softmax处理后的概率是互斥的. CrossEntroyLoss计算逻辑: (1) 取softmax (2)取log (3) 交叉概率 y*pred (4) 加和 在类别C=2的时候,BCELoss和CrossEntroyLoss是等价的,但是具体概率值是不同且物理意义略有不同. ...
以后,当你使用PyTorch内置的二分类交叉熵损失函数时,只要保证输入的预测值和真实标签的维度一致(N,...),且输入的预测值是一个概率即可。满足这两点,一般就能避免常见的错误了。 (BCELoss的使用) 关于二分类交叉熵的介绍就到这里,接下来介绍多分类交叉熵。
CrossEntropyLoss函数包含Softmax层、log和NLLLoss层,适用于单标签任务,主要用在单标签多分类任务上,当然也可以用在单标签二分类上。 BCEWithLogitsLoss函数包括了Sigmoid层和BCELoss层,适用于二分类任务,可以是单标签二分类,也可以是多标签二分类任务。
在Pytorch中,BCELoss和BCEWithLogitsLoss是一组常用的二元交叉熵损失函数,常用于二分类问题,其区别在于前者的输入为已进行 sigmoid处理过的值,而后者为sigmoid函数 1 1 + exp ( − x ) \frac{1}{1+\exp(-x)} 1+exp(−x)1 中的x x x。
predicted=torch.tensor([0.8,0.2,0.4],dtype=torch.float)# 三个预测数据, 用sigmoid转为0~1labeled=torch.tensor([1,0,0],dtype=torch.float)# 三个真实数据bceloss=torch.nn.BCELoss()print(bceloss(predicted,labeled))# 0.319# - mean(y[i] * log(p[i]) + (1-y[i])*log(1-p[i]))# ...
这里，我们以二元交叉熵（BCELoss）和交叉熵（CrossEntropyLoss）为例。在二分类情况下，BCELoss通常用于表示，其定义为[公式]，当Y为二元随机变量时，简化为[公式]。CrossEntropyLoss同样基于似然，当表示为模型预测[公式]时，通过取对数和简化，得到[公式]，也就是最小化实际值和观测值的交叉熵。特别...