二元交叉熵(Binary Cross-Entropy,也称为对数损失)是一种在机器学习中常用的损失函数,特别是在处理二分类问题时。它是交叉熵损失函数在二分类问题中的特殊形式。 在二分类问题中,模型的目标是预测一个概率值,表示给定输入属于某个类别的概率。二元交叉熵损失函数测量的是模型预测的概率分布和真实标签的概率分布之间...
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。
binary_crossentropy的公式binary_crossentropy的公式 二分类交叉熵(Binary Cross Entropy)是在深度学习中常用的一种损失函数,用于衡量观测值和预测值之间的差异。在理解二分类交叉熵之前,我们先来了解一下交叉熵的概念。 交叉熵(Cross Entropy)是信息论中一种常用的度量两个概率分布之间差异的方法。在深度学习中,我们...
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 ) ⋅ l .....
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)是N个点为绿色的预测概率。
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。
sigmoid + binary_cross_entropy reciprocal表示取倒数,binary_cross_entropy计算的是负的对数似然函数(这样求极大转化成求极小,可以梯度下降) def sigmoid(x): return (1+ (-x).exp()).reciprocal() defbinary_cross_entropy(input, y): return-(pred.log()*y + (1-y)*(1-pred).log()).mean() ...
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)。
错误信息表明,在使用CUDA版本的binary_cross_entropy函数时,输入的数据类型为'long',而该函数不支持'long'类型。binary_cross_entropy函数通常用于二分类问题,其输入应该是浮点数类型(如float或double),而不是整数类型(如int或long)。 2. 检查导致错误的代码段 假设你的代码中有类似以下的片段: python import torch...
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