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-...
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. 在pytorch中,对应的函数为torch.n...
有一个(类)损失函数名字中带了with_logits. 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 = ...
9. 9 Binary Cross Entropy Loss Function是有字幕【不愧是公认的大佬吴恩达-医学图像人工智能专项课程】知识图谱/深度学习入门/AI/神经网络的第9集视频,该合集共计40集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
BCEloss(包含weight)的计算验证过程如下:importtorchimporttorch.nnasnndefbinary_cross_entropyloss(prob...
binary_cross_entropy_with_logits and BCEWithLogits are safe to autocast. However, when trying to reproduce this error while computing the loss and backpropagation, everything goes correctly: import torch from torch import nn # last layer sigmoid = nn.Sigmoid() # loss bce_loss = nn.BCE...
在PyTorch中,我们可以使用torch.nn.functional.cross_entropy_loss函数来实现二项分布损失函数。该函数可以用于计算模型的损失,并根据模型的预测结果和真实标签计算损失。通过调整该函数的参数,我们可以灵活地适应不同的数据和任务需求。 下面是一个关于如何使用torch.nn.functional.cross_entropy_loss函数进行二项分布损失...
pytorch binary cross entropy多分类 多类别分类python 吴恩达机器学习系列作业目录 1 多类分类(多个logistic回归) 我们将扩展我们在练习2中写的logistic回归的实现,并将其应用于一对多的分类(不止两个类别)。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt...
I am using pytorch, and the model i am using is the hourglass model. When i use binary_cross_entropy_with_logits i can see the loss decrease, but when i try to test the model, i notice that: The output is never greater than zero. The output is just incorrect (the bones are not ...
ROCM used to build PyTorch: N/A OS: macOS 12.4 (arm64) GCC version: Could not collect Clang version: 13.1.6 (clang-1316.0.21.2.5) CMake version: Could not collect Libc version: N/A Python version: 3.9.13 (main, May 24 2022, 21:13:51) [Clang 13.1.6 (clang-1316.0.21.2)] (64...