在PyTorch框架中,处理二分类问题时经常会用到两种损失函数:binary_cross_entropy(BCELoss)和binary_cross_entropy_with_logits(BCEWithLogitsLoss)。尽管它们的目的相似,但在使用方法和内部实现上存在显著差异。本文将简明扼要地介绍这两种损失函数,帮助读者在实际应用中选择合适的工具。 一、概述 BCELoss(Binary Cross-...
笔者在重构mindspore/models下stargan代码时,发现了ClassificationLoss类,其代码如下: class ClassificationLoss(nn.Cell): """Define classification loss for StarGAN""" def __init__(self, dataset='CelebA'): super().__init__() self.BCELoss = P.BinaryCrossEntropy(reduction='sum') self.cross_entropy ...
这是我的一部分代码(经测试正常使用): def train(model, optimizer=None, epoch_num=2, batch_size=16, log_dir='./log', loss_func=F.cross_entropy, acc_func=paddle.metric.accuracy): 训练函数中,默认为2分类问题输出2个值,则用F.cross_entropy来计算损失,用paddle.metric.accuracy来计算分类精度。
而这里的logits指的是,该损失函数已经内部自带了计算logit的操作,无需在传入给这个loss函数之前手动使用sigmoid/softmax将之前网络的输入映射到[0,1]之间 再看看官方给的示例代码: binary_cross_entropy: input = torch.randn((3, 2), requires_grad=True) target = torch.rand((3, 2), requires_grad=False...
torch.nn.BCELoss 接受经过sigmoid激活的概率值(介于0和1之间)作为输入。 torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits 接受模型的logits(即未经sigmoid激活的原始输出)作为输入,并在内部自动应用sigmoid函数。 3. 提供一个PyTorch中使用binary cross entropy的示例代码 以下是使用 torch.nn.BCELoss 的示例代...
这里例子很简单,根据数据生成的规则,我们可以简单的计算一下不同情况下的cross-entropy值 [1] 如果rnn没有学到两个依赖关系, 则最终预测正确的概率是62.5%,cross entropy值为0.66计算如下 这里写图片描述 所以正确预测1的概率为:(0.75+1+0.25+0.5)/4=0.625 ...
For brevity, let x = output, z = target. The binary cross entropy loss is loss(x, z) = - sum_i (x[i] * log(z[i]) + (1 - x[i]) * log(1 - z[i])) 对应的代码为: def binary_crossentropy(t,o): return -(t*tf.log(o+eps) + (1.0-t)*tf.log(1.0-o+eps)) ...
Binary Cross Entropy(BCE) loss function 二分分类器模型中用到的损失函数原型。 该函数中, 预测值p(yi),是经过sigmod 激活函数计算之后的预测值。 log(p(yi)),求对数,p(yi)约接近1, 值越接近0. 后半部分亦然,当期望值yi 为0,p(yi)越接近1, 则1-p(yi)约接近0....
下面的实现代码中loss2是根据公式写的,loss3来源于网上的一段代码link importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasF gt=torch.zeros(10)# gt[3]=1pred=torch.rand(10)print(pred)print(gt)loss=F.binary_cross_entropy_with_logits(pred,gt)loss2=torch.zeros(10)foriinrange(len(gt)):lo...
A CUDA assertion error pops up when setting --no_lsgan. It seems it's because there are negative values thrown into the nn.BCELoss(). Get's fixed applying nn.BC...