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
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...
在BCELoss和BCEWithLogitsLoss中,都有reduction参数,下面通过BCELoss的实例,来介绍一下这个参数的意义。 import mindspore as ms import numpy as np bce_none = ms.nn.BCELoss(weight=None, reduction='none') bce_mean = ms.nn.BCELoss(weight=None, reduction='mean') bce_sum = ms.nn.BCELoss(weight=...
问binary_cross_entropy_with_logits产生负输出EN好奇心重的小伙伴有一种知其然，亦欲知其所以然的特性...
reduction=reduction, pos_weight=self.pos_weight, ) ) paddle.core._set_prim_all_enabled(True) static_result = paddle.jit.to_static( paddle.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits, full_graph=True, )( self.logits, self.labels, weight=self.weight, reduction=reduction, pos_weight=self....
接受任意形状的输入,target要求与输入形状一致。切记:target的值必须在[0,N-1]之间,其中N为类别数,否则会出现莫名其妙的错误,比如loss为负数。 计算其实就是交叉熵,不过输入不要求在0,1之间,该函数会自动添加sigmoid运算 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...