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...
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)f...
F.binary_cross_entropy_with_logits()对应的类是torch.nn.BCEWithLogitsLoss,在使用时会自动添加sigmoid,然后计算loss。(其实就是nn.sigmoid和nn.BCELoss的合体) total = model(xi, xv)#回到forward函数 , 返回 100*1维loss = criterion(total, y)#y是label,整型 0或1preds = (F.sigmoid(total) > 0.5)...
optimizer = optim.RMSprop(net.parameters(), lr=0.005, weight_decay=1e-8) if net.n_classes > 1: criterion = nn.CrossEntropyLoss() else: criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() Then you will need to use sigmoid (Torch Functional: F.sigmoid) in a similar manner as the code example below...
//若n1为0,n0和n2不可能同时为0 for(int i=1;i<=n0+1;i++) cout<<"0"; for(int i=1;i<=n1+1;i++) cout<<"1"; continue; } for(int i=0;i<=n0;i++) cout<<'0'; for(int i=0;i<=n2;i++) cout<<'1'; for(int i=0;i<=n1-2;i++) ...
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...
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...
binary_cross_entropy_with_logits: input = torch.randn(3, requires_grad=True)target = torch.empty(3).random_(2)loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(input, target)loss.backward()# input is tensor([ 1.3210, -0.0636, 0.8165], requires_grad=True)# target is tensor([0., 1., 1.]...