使用PyTorch 实现 BCELoss 的损失 在深度学习任务中,损失函数扮演着重要的角色。二元交叉熵损失(Binary Cross Entropy Loss,简称 BCELoss)常用于二分类问题。本文将手把手教你如何在 PyTorch 中实现 BCELoss。我们将通过一种简单的流程来理解整个过程,并逐步进行代码实现。 整体流程 首先,我们需要明确实现 BCELoss 的...
这里,(y) 是真实标签,(\hat{y}) 是模型预测的概率输出,而 (N) 是样本的总数。 BCELoss 的值应当是非负的,因为它是损失的度量,但在 PyTorch 使用 BCELoss 的计算中,可能会由于误解而引发对负值的困惑。 第二步:实现一个小的 PyTorch 代码示例,计算输出和损失 我们将编写一个简单的示例来展示如何使用 BCE...
在PyTorch中,有一个叫做nll_loss的函数,可以帮助我们更快的实现上述计算,此时无需对target进行独热编码,于是代码可简化如下: importtorch.nn.functional as F#预测值,已做softmaxpred=torch.tensor([[0.2,0.3,0.5],[0.3,0.2,0.5],[0.4,0.4,0.2]])#真实类别标签,此时无需再做one_hot,因为nll_loss会自动做ta...
讲解PyTorch的MSE Loss和BCE Loss对比 在深度学习中,损失函数是训练模型时非常重要的一部分。PyTorch提供了许多损失函数,其中包括MSE Loss(均方误差损失)和BCE Loss(二分类交叉熵损失)。本篇文章将对这两种损失函数进行详细讲解和对比。 MSE Loss(均方误差损失) ...
ps.pytorch1.10开始,CrossEntropyLoss的构造参数中,增加了label_smoothing,默认值为0,这样就非常方便的支持了label smoothing标签平滑功能。在开启了这个功能后,CrossEntropyLoss的计算流程和BCELoss有点类似了。 torch.nn.NLLLoss 和CrossEntropyLoss类似,只是去掉了logsoftmax的计算,直接从输入Tensor中挑选第y个作为loss...
pytorch bce loss的计算原理 BCEloss即Binary Cross Entropy Loss,二值交叉熵损失,适用于0/1二分类问题。计算公式是“-ylog(y^hat) - (1-y)log(1-y^hat)”,其中y为gt,y_hat为预测值。这样,当gt为0的时候,公式前半部分为0,y^hat需要尽可能为0才能使后半部分数值更小;当gt为1时,后半部分为0,y^...
BCELoss：Binary Cross Entropy Loss，二值交叉熵损失，适用于0/1二分类。计算公式 是 “ -ylog(y^hat) - (1-y)log(1-y^hat) ”，其中y为gt，y_hat为预测值。这样，当gt为0的时候，公式前半部分为0，y^hat 需要尽可能为0才能使后半部分数值更小；当gt为1时，后半部分为0，y^hat ...
PyTorch对应函数为: torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction=‘mean’) 计算目标值和预测值之间的二进制交叉熵损失函数。 有四个可选参数:weight、size_average、reduce、reduction weight必须和target的shape一致,默认为none。定义BCELoss的时候指定即可。
PyTorch选择将 log(0) 设定为 -∞ ,因为 \lim_{x\to 0} \log (x) = -\infty 。然而,在损失公式中存在无穷大的项并不理想,原因如下: 首先,如果 y_n = 0 或(1 - y_n) = 0 ,我们会将 0 乘以无穷大。其次,如果损失值为无穷大,则梯度也将为无穷大,因为 \lim_{x\to 0} \frac{d}{dx} ...
pytorchBCELoss和BCEWithLogitsLoss BCELoss CLASS torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')创建⼀个标准来度量⽬标和输出之间的⼆进制交叉熵。unreduced (i.e. with reduction set to 'none') 时该损失描述为：其中N是批尺⼨，如果reduction不是'none' (默认...