后半部分亦然,当期望值yi 为0,p(yi)越接近1, 则1-p(yi)约接近0. 在pytorch中,对应的函数为torch.nn.BCELossWithLogits和torch.nn.BCELoss https://towardsdatascience.com/understanding-binary-cross-entropy-log-loss-a-visual-explanation-a3ac6025181a...
2. 样本不平衡对Binary Cross Entropy的影响 当样本类别不平衡时,即某一类的样本数量远多于另一类,BCE损失函数会倾向于优化数量较多的类别,因为数量较多的类别在损失函数中的占比更大。这会导致模型在预测时偏向数量多的类别,从而降低对少数类的识别能力。 3. 解决样本不平衡问题的几种方法 数据层面: 过采样:增...
loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(logits, targets) print(loss) 五、实践建议 优先选择BCEWithLogitsLoss:因为它自动处理了sigmoid激活,减少了计算步骤,且数值稳定性更好。 注意数据预处理:确保输入到BCEWithLogitsLoss的logits没有经过任何形式的激活处理。 灵活调整:根据模型的具体结构和需求,合理选择损失...
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=-\frac{1}{n}\sum_{k=1}^{n}{[y_{k}log(p_{k}) +(1-y_{k})log(1-p_{k})]} 其中n 是该batch的数据数量, k 代表该batch的第 k 个数据 y_{k} 是真实的标签,取值一般是非0即1 p_{k} 是神经网络预...
l2=loss2(predict,lable)loss=binary_cross_entropyloss(predict,lable,weight=weight2)print(l2,loss)...
二元交叉熵损失函数binary crossentropy 二元交叉熵损失函数，常用于二分类问题中，是评价模型预测结果的重要指标。该损失函数的公式为：Loss = - ∑N yi⋅log(p(yi))+ (1−yi)⋅log(1−p(yi))，其中，y是二元标签0或者1，p(y)是输出属于y标签的概率。作为损失函数，二元交叉熵用来衡量模型预测概率...
再使用F.binary_cross_entropy_with_logits验证一下,直接输入神经网络的输出和真值的概率分布, 相比F.binary_cross_entropy函数,F.binary_cross_entropy_with_logits函数在内部使用了sigmoid函数,也就是 F.binary_cross_entropy_with_logits = sigmoid + F.binary_cross_entropy。
可视化理解 Binary Cross-Entropy 这篇属于经典的一图赛千言。再多的文字也不如一张直观的图更通俗易懂。 作者:Daniel Godoy 编译:McGL 介绍 如果你正在训练一个二分类器,很有可能你正在使用的损失函数是二值交叉熵/对数(binary cross-entropy / log)。
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...
binary_cross_entropy loss 在使用 CUDA 时出错怎么解决? 如何避免在使用 CUDA 计算 binary_cross_entropy loss 时出现断言错误? A CUDA assertion error pops up when setting --no_lsgan. It seems it's because there are negative values thrown into the nn.BCELoss(). Get's fixed applying nn.BCEWith...