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...
以tensorflow中函数sigmoid_cross_entropy_with_logits为例说明 sigmoid_cross_entropy_with_logits函数,测量每个类别独立且不相互排斥的离散分类任务中的概率。(可以执行多标签分类,其中图片可以同时包含大象和狗。) import tensorflow as tf _logits = [[0.5, 0.7, 0.3], [0.8, 0.2, 0.9]] _one_labels = tf....
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 ...
loss = self.binary_cross_entropy(logits, labels, weight) return loss 通过源码我们可以看出,BCELoss实际上是对BinaryCrossEntropy的一层封装(weight为None代表各个样本权重值相同)。 2.2 实例验证 下面我们通过一个实例来验证源码解析部分的结论。 实例中我们将weight设置1.0,即各个样本权重相同,等价于BCELoss中参数...
在PyTorch中,binary cross entropy 可以通过 torch.nn.BCELoss 类或torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits 函数来使用。两者的主要区别在于输入的形式: 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(...
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...
示例1: _weighted_cross_entropy_loss ▲點讚 7▼ # 需要導入模塊: from torch.nn import functional [as 別名]# 或者: from torch.nn.functional importbinary_cross_entropy_with_logits[as 別名]def_weighted_cross_entropy_loss(preds, edges):""" Calculate sum of weighted cross entropy loss. "...
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...