这说明,如果用MSE loss来训练分类问题,不论预测接近真实值或是接近错误值,梯度都会趋近于0。这也就解释了为何我们需要CE或BCE损失来处理分类问题。 2. BCE 损失函数 既然在分类问题中,MSE损失函数的梯度不能满足需要,现在我们来推导BCE损失函数的梯度。 设标签为 y ,网络预测结果为 σ(x)=11+e−x,BCE损失...
仅看损失形式上,BCE好像既考虑了正样本损失又考虑了负样本的损失,而CE只考虑了正样本损失。 但其实,二者所使用的激活函数不同,前者使用sigmoid,后者使用softmax,softmax其形式上本身就考虑负类的信息在里面。 CE在二分类情况下本质上和BCE没有太大的区别,但可能优化上有细微不同。 参考资料 本文参考资料 [kid丶...
仅看损失形式上,BCE好像既考虑了正样本损失又考虑了负样本的损失,而CE只考虑了正样本损失。 但其实,二者所使用的激活函数不同,前者使用sigmoid,后者使用softmax,softmax其形式上本身就考虑负类的信息在里面。 CE在二分类情况下本质上和BCE没有太大的区别,但可能优化上有细微不同。 参考资料 本文参考资料 https:/...
CE Loss与BCE Loss在机器学习领域中常被用作分类任务的损失函数。它们之间的主要区别在于，BCE（Binary Cross-Entropy）适用于二分类问题，而CE（Categorical Cross-Entropy）则适用于多分类问题。BCE损失函数主要用于“是或否”类型的问题，例如，预测一个事件发生的概率，比如“明天会下雨吗？”或“不会...
Loss = -p*log(q) - (1-p)*log(1-q)这里p代表真实标签的概率，q代表模型预测样本的概率。PyTorch官方文档中有相应的BCELoss接口：torch.nn.functional.binary_cross_entropy 同时，我们也可以自定义BCE损失函数，代码更加直观，注意到两者的主要区别在于是否使用了sigmoid函数。在考虑是否可以用多个bc...
BCE和CE交叉熵损失函数的区别 ⾸先需要说明的是PyTorch⾥⾯的BCELoss和CrossEntropyLoss都是交叉熵，数学本质上是没有区别的，区别在于应⽤中的细节。BCE适⽤于0/1⼆分类，计算公式就是 “ -ylog(y^hat) - (1-y)log(1-y^hat) ”，其中y为GT，y_hat为预测值。这样，当gt为0的时候，公式前半...
首先需要说明的是PyTorch里面的BCELoss和CrossEntropyLoss都是交叉熵,数学本质上是没有区别的,区别在于应用中的细节。 BCE适用于0/1二分类,计算公式就是 “ -ylog(y^hat) - (1-y)log(1-y^hat) ”,其中y为GT,y_hat为预测值。这样,当gt为0的时候,公式前半部分为0,y^hat需要尽可能为0才能使后半部分...
特别注意的是,binary entropy loss是针对类别只有两个的情况,简称bce loss,损失函数公式为: 2、weighted loss 由于交叉熵损失会分别评估每个像素的类别预测,然后对所有像素的损失进行平均,因此我们实质上是在对图像中的每个像素进行平等地学习。如果多个类在图像中的...
过多关注难分样本可能会导致训练过程复杂化，可能产生负面影响，因此需要在平衡易难样本之间寻找最佳策略。代码实现中，可以使用BCEloss进行多分类任务，但Focal Loss提供了更精细的控制，以适应目标检测器的特性。总的来说，目标检测器的损失函数设计是优化训练的关键，需要在处理样本不平衡问题上持续优化。
在PyTorch中,使用多个loss函数是一种常见的做法,特别是在处理多任务学习(Multi-Task Learning, MTL)或需要同时优化多个目标时。下面我将详细解释为什么可能使用多个loss函数,并列举常见的loss函数及其用途,接着展示如何在PyTorch模型中组合使用多个loss函数,并提供一个示例代码,最后讨论如何平衡不同loss函数之间的权重。