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...
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 ...
Adds sigmoid activation function to input logits, and uses the given logits to compute binary cross entropy between the logits and the labels. 即BCEWithLogitsLoss是先对输入的logits做sigmoid计算,然后再进行binary cross entroy计算。本来笔者认为BCEWithLogitsLoss是对Sigmoid和BCELoss的一层封装,可是查看源码...
我又尝试了loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(predicts[0:1], paddle.to_tensor([0,1]).reshape([1,2]).astype('float32')),这句话可以正常执行。 因此我觉得,F.cross_entropy函数内在地把int64多类标签转换为float32类型的one-hot向量, F.binary_cross_entropy_with_logits函数在设计上也考虑...
binary_cross_entropy_with_logits 接受任意形状的输入,target要求与输入形状一致。切记:target的值必须在[0,N-1]之间,其中N为类别数,否则会出现莫名其妙的错误,比如loss为负数。 计算其实就是交叉熵,不过输入不要求在0,1之间,该函数会自动添加sigmoid运算 ...
run python test/test_ops_gradients.py -k "test_fn_fwgrad_bwgrad_nn_functional_binary_cross_entropy_with_logits" gradcheck ends up failing. Traceback (most recent call last): File "/raid/rzou/pt/debug-cpu/test/test_ops_gradients.py", line 196, in test_fn_fwgrad_bwgrad self._check_...
In the script 'ops.py', the binary_cross_entropy_with_logits is defined by using the following equations For brevity, let x = logits, z = targets. The logistic loss is loss(x, z) = - sum_i (x[i] * log(z[i]) + (1 - x[i]) * log(1 - z[i]))...
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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 =...
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...