然而,f.binary_cross_entropy_with_logits所使用的公式稍有不同。这个函数在计算损失时考虑了logits(未经softmax处理的原始输出)和labels(真实标签)。其数学公式如下: L=1−tlog (1+e−z)L = 1 - t \log(1 + e^{-z})L=1−tlog(1+e−z) 其中: zzz 是模型的logits输出。 ttt 是与zzz对应的...
F.binary_cross_entropy_with_logits函数和 F.binary_cross_entropy函数的reduction 参数都默认是‘mean’模式,直接使用默认值的话,结果是320个样本点的二元交叉熵的平均值, 若要计算8个图像样本的二元交叉熵的平均值,可以设置reduction=‘sum’ ,这样能得到320个样本点的二元交叉熵的和,然后除以batch_size 就能得到...
Binary Cross Entropy(BCE)是一种常用于二分类问题的损失函数,其公式为: L=−1N∑i=1N[yilog(pi)+(1−yi)log(1−pi)]L = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} [y_i \log(p_i) + (1 - y_i) \log(1 - p_i)]L=−N1∑i=1N[yilog(pi)+(1−yi)log(1−pi)] 其中...
r"""Function that measures Binary Cross Entropy between target and input logits. See :class:`~torch.nn.BCEWithLogitsLoss` for details. Args: input: Tensor of arbitrary shape as unnormalized scores (often referred to as logits). target: Tensor of the same shape as input with values between ...
softmax_cross_entropy_with_logits计算过程 1、对输入进行softmax softmax公式 举个例子:假设你的输入S=[1,2,3],那么经过softmax层后就会得到[0.09,0.24,0.67],这三个数字表示这个样本属于第1,2,3类的概率分别是0.09,0.24,0.67。 2、计算交叉熵
self.cross_entropy = P.SoftmaxCrossEntropyWithLogits() self.dataset = dataset self.bec = nn.BCELoss(reduction='sum') def construct(self, pred, label): if self.dataset == 'CelebA': weight = ops.Ones()(pred.shape, mstype.float32) ...
默认的reduction方式为mean 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)...
binary_cross_entropy_with_logits(input, target, weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean', pos_weight=None) 参数: input-任意形状的张量作为非标准化分数(通常称为 logits)。 target-与输入具有相同形状的张量,其值介于 0 和 1 之间 weight(Tensor,可选的) -手动重新调整权重(如果...
问题已解决:我认为这确实是paddlepaddle的F.binary_cross_entropy_with_logits函数实现的一个潜在bug——函数本身可以使用,只不过它本应该支持的一个功能,实际上却不支持。 解决这个问题的方法很简单:对于两类分类问题,网络最后全连接层的输出如果是2个数,则可以用F.cross_entropy函数来计算损失。但是其实这时候可以让...
Pytorch's single binary_cross_entropy_with_logits function. F.binary_cross_entropy_with_logits(x, y) out: tensor(0.7739) __EOF__ 本文作者:SXQ-BLOG 本文链接:https://www.cnblogs.com/sxq-blog/p/17068865.html 关于博主:评论和私信会在第一时间回复。或者直接私信我。