nn.BCELoss()函数中weight默认为None, 也就是wi默认设置为1.0
本文簡要介紹python語言中 torch.nn.functional.binary_cross_entropy 的用法。 用法: torch.nn.functional.binary_cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')參數: input-任意形狀的張量作為概率。 target-與輸入具有相同形狀的張量,其值介於 0 和 1 之間。
開發者ID:thunlp,項目名稱:AMNRE,代碼行數:18,代碼來源:trainer.py 示例13: binary_cross_entropy_weight ▲點讚 6▼ # 需要導入模塊: from torch.nn import functional [as 別名]# 或者: from torch.nn.functional importbinary_cross_entropy[as 別名]defbinary_cross_entropy_weight(y_pred, y,has_weight...
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...
loss =F.binary_cross_entropy_with_logits(predict, y, weight, reduction='sum') / batch_size 这里的predict 和 y都是 8×10×4 的shape。 BCELoss与BCEWithLogitsLoss的关联:BCEWithLogitsLoss = Sigmoid + BCELoss, 注:术语cross-entropy loss 与 log loss(或称 logistic loss or logarithmic loss)可...
β\gamma, \betaγ,β:分别是仿射中的weightweight\mathrm{weight}weight和biasbias\mathrm{bias}bias,在pytorch中用weight...在pytorch中,用running_mean和running_var表示[5] 在Pytorch中使用 Pytorch中的BatchNorm的API主要有: torch.nn.BatchNorm1d(...num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True...
W=tf.Variable(np.random.randn(),name="weight") b=tf.Variable(np.random.randn(),name='bias') 1. 2. 8.构造线性回归模型 pred=tf.add(tf.multiply(X,W),b) 1. 9.求损失函数,即均方差 cost=tf.reduce_sum(tf.pow(pred-Y,2))/(2*n_samples) ...
🐛 Bug I'm moving to pytorch 1.0.1 recently. But I got the error below when I use 'binary_cross_entropy_with_logits' RuntimeError: the derivative for 'weight' is not implemented my code is work well with pytorch 0.4.1 I'm used CUDA 9.0.17...
weightA recomputing weight is given to the loss of every element. size_averageThe losses are averaged over every loss element in the batch. reduceThe losses are mean observations for every minibatch depending upon the size_average. reductionstate the reduction applied to the output: ‘none’, ...
可以通过 sample_weight 参数对不同样本进行加权,这在处理不平衡数据集时特别有用。 5. 解释为何 tf.keras.losses.binary_crossentropy 适用于二分类问题 二元交叉熵损失函数适用于二分类问题,因为它衡量了两个概率分布之间的差异,其中一个概率分布是模型的预测输出(通常为概率值),另一个概率分布是真实标签(0或1)...