一、概述 BCELoss(Binary Cross-Entropy Loss):这是PyTorch中的一个类,位于torch.nn模块。它接受模型输出的概率值(即已经通过sigmoid或softmax激活函数处理后的值)作为输入,并计算与真实标签之间的二元交叉熵损失。 BCEWithLogitsLoss(Binary Cross-Entropy with Logits Loss):这是一个函数,位于torch.nn.functional模块。
其中y代表真实值(标签),y'代表预测值(模型输出结果),CE表示Cross Entropy的缩写。 下面我们来逐步解释二分类交叉熵的公式。为了易读性,我们将公式拆分为两部分进行解释: 1. y * log(y'): - y表示真实值(标签),取值为0或1,用来表示当前样本的类别; - y'表示预测值(模型输出结果),取值范围为[0, 1],表...
Binary cross entropy 二元交叉熵是二分类问题中常用的一个Loss损失函数,在常见的机器学习模块中都有实现。本文就二元交叉熵这个损失函数的原理,简单地进行解释。 首先是二元交叉熵的公式 : L o s s = − 1 N ∑ i = 1 N y i ⋅ log ( p ( y i ) ) + ( 1 − y i ) ⋅ l .....
Understanding binary cross-entropy / log loss: a visual explanation by Daniel Godoy https://towardsdatascience.com/understanding-binary-cross-entropy-log-loss-a-visual-explanation-a3ac6025181a 介绍 如果你正在训练一个二分类器,很有可能你正在使用的损失函数是二值交叉熵/对数(binary cross-entropy / log...
二元交叉熵(Binary cross entropy)是二分类中常用的损失函数,它可以衡量两个概率分布的距离,二元交叉熵越小,分布越相似,其公式如下: 我们用jupyter notebook举例解释一下, 假设1个图像样本由神经网络处理后的输出是 size 10×4 的tensor,随机生成一个tensor, ...
可视化理解 Binary Cross-Entropy 这篇属于经典的一图赛千言。再多的文字也不如一张直观的图更通俗易懂。 作者:Daniel Godoy 编译:McGL 介绍 如果你正在训练一个二分类器,很有可能你正在使用的损失函数是二值交叉熵/对数(binary cross-entropy / log)。
Binary_Cross_Entropy,下面简称BCE,是二分类问题中常见的损失函数,公式如下: loss=−1n∑k=1n[yklog(pk)+(1−yk)log(1−pk)] 其中n是该batch的数据数量,k代表该batch的第k个数据 yk是真实的标签,取值一般是非0即1 pk是神经网络预测的值,网络的上一层输出zk经过了sigmoid的激活得到pk,pk取值范围是(...
PyTorch Binary Cross Entropy 修改阈值的实践 在进行二分类任务时,我们通常使用二元交叉熵(Binary Cross Entropy,BCE)作为损失函数。PyTorch 提供了方便的函数来计算二元交叉熵。在这个过程中,选择合适的阈值是至关重要的,这将直接影响模型的预测效果。本文将对如何使用 PyTorch 计算二元交叉熵,并通过修改阈值来优化模型...
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sigmoid + binary_cross_entropy reciprocal表示取倒数,binary_cross_entropy计算的是负的对数似然函数(这样求极大转化成求极小,可以梯度下降) def sigmoid(x): return (1+ (-x).exp()).reciprocal() defbinary_cross_entropy(input, y): return-(pred.log()*y + (1-y)*(1-pred).log()).mean() ...