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
2. 样本不平衡对Binary Cross Entropy的影响 当样本类别不平衡时,即某一类的样本数量远多于另一类,BCE损失函数会倾向于优化数量较多的类别,因为数量较多的类别在损失函数中的占比更大。这会导致模型在预测时偏向数量多的类别,从而降低对少数类的识别能力。 3. 解决样本不平衡问题的几种方法 数据层面: 过采样:增...
本文簡要介紹python語言中 torch.nn.functional.binary_cross_entropy 的用法。 用法: torch.nn.functional.binary_cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')參數: input-任意形狀的張量作為概率。 target-與輸入具有相同形狀的張量,其值介於 0 和 1 之間。
1)y=(X>0.5).float()# 定义简单的二分类模型classSimpleModel(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleModel,self).__init__()self.fc=nn.Linear(1,1)defforward(self,x):returntorch.sigmoid(self.fc(x))# 实例化模型、定义损失函数和优化器model=SimpleModel(...
简介:binary_cross_entropy和binary_cross_entropy_with_logits都是来自torch.nn.functional的函数 binary_cross_entropy和binary_cross_entropy_with_logits都是来自torch.nn.functional的函数,首先对比官方文档对它们的区别: 区别只在于这个logits,那么这个logits是什么意思呢?以下是从网络上找到的一个答案: ...
loss =binary_cross_entropy(pred, y) loss Out: tensor(0.7739) F.sigmoid + F.binary_cross_entropy The above but in pytorch: pred = torch.sigmoid(x) loss = F.binary_cross_entropy(pred, y) loss tensor(0.7739) F.binary_cross_entropy_with_logits ...
import torch import math bce = torch.nn.BCELoss() target = torch.Tensor([[0, 1, 0], ]) # 1个样本,三个类别,这是一个三分类问题 prediction = torch.Tensor([[0.8, 0.9, 0.3], ]) loss = bce(torch.sigmoid(prediction), target) print("torch.bce loss =", loss) def _cross_entropy(...
importtorchimporttorch.nnasnndefbinary_cross_entropyloss(prob,target,weight=None):loss=-weight*(...
本文简要介绍python语言中 torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits 的用法。 用法: torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(input, target, weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean', pos_weight=None)...
torch.kl_div函数是 PyTorch 中用于计算两个概率分布之间的 Kullback-Leibler 散度(KL散度)的函数。你提供的语法torch.kl_div: lambda input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean', log_target=False: -1是一个简化的表示,用来说明torch.kl_div函数的参数和基本行为。下面是对这个语法的...