Binary cross entropy 二元交叉熵是二分类问题中常用的一个Loss损失函数,在常见的机器学习模块中都有实现。本文就二元交叉熵这个损失函数的原理,简单地进行解释。 首先是二元交叉熵的公式 : L o s s = − 1 N ∑ i = 1 N y i ⋅ log ( p ( y i ) ) + ( 1 − y i ) 6
一、概述 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torch.nn.functional模块。
对于错误的预测,它应该返回高值,对于良好的预测,它应该返回低值。 对于像我们的示例这样的二分类,典型的损失函数是binary cross-entropy / log。 损失函数:二值交叉熵/对数(Binary Cross-Entropy / Log )损失 如果您查看此损失函数,就会发现: ▲ 二值交叉熵/对数 其中y是标签(绿色点为1 , 红色点为0),p(y...
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...
1.binary_crossentropy交叉熵损失函数,一般用于二分类: 这个是针对概率之间的损失函数,你会发现只有yi和ŷ i是相等时,loss才为0,否则loss就是为一个正数。而且,概率相差越大,loss就越大。这个神奇的度量概率距离的方式称为交叉熵。2.categorical_crossentropy分类交叉熵函数:交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为...
binary_crossentropy多标签公式 binary_crossentropy是多标签分类问题中常用的损失函数之一，其公式如下：L=−∑p(y^i)logp(y^i)\text{L}=-\sump(y^i)\logp(y^i)L=−∑p(y^i)logp(y^i)其中，p(y^i)表示第i个样本属于正类的概率，log表示以e为底的对数。对于多标签分类问题，每个样本可能...
3、softmax_cross_entropy,sigmoid_cross_entropy的区别,字面上区别就是:softmax,sigmoid。其实通过上面分析,我们的cross_entropy的定义域(自变量) 的取值范围是0-1的,然而模型神经元输出(通常最后一层不加激活函数)是[-,+] 负无穷到正无穷的。因此需要将我们的数值转变到 0-1,目前常用的2中转变方式, ...
Binary_Cross_Entropy,下面简称BCE,是二分类问题中常见的损失函数,公式如下: loss=−1n∑k=1n[yklog(pk)+(1−yk)log(1−pk)] 其中n是该batch的数据数量,k代表该batch的第k个数据 yk是真实的标签,取值一般是非0即1 pk是神经网络预测的值,网络的上一层输出zk经过了sigmoid的激活得到pk,pk取值范围是(...
的确binary_cross_entropy_with_logits不需要sigmoid函数了。 事实上,官方是推荐使用函数带有with_logits的,解释是 This loss combines a Sigmoid layer and the BCELoss in one single class. This version is more numerically stable than using a plain Sigmoid followed by a BCELoss as, by combining the ope...
1 binary_cross_entropy 用于二分类损失,使用sigmoid激活函数 importtensorflowastfimportnumpyasnpimportkeras.backendasKimportkerasdefsigmoid(x):return1.0/(1+np.exp(-x))y_true=np.array([1,0,0,1]).astype(np.float64)print("y_true=\n{}".format(y_true))logits=np.array([12,3,1,-1]).astyp...