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个样本点的二元交叉熵的和,然后除以batch_size 就能得到...
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 .....
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 是 softmax_cross_entropy_with_logits 的易用版本,除了输入参数不同,作用和算法实现都是一样的。 区别是:softmax_cross_entropy_with_logits 要求传入的 labels 是经过 one_hot encoding 的数据,而 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 不需要。 五、binary_cross...
区别是:softmax_cross_entropy_with_logits 要求传入的 labels 是经过 one_hot encoding 的数据,而 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 不需要。 五、binary_cross_entropy binary_cross_entropy是二分类的交叉熵,实际是多分类softmax_cross_entropy的一种特殊情况,当多分类中,类别只有两类时,即0或者1,即...
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…
在PyTorch框架中,处理二分类问题时经常会用到两种损失函数:binary_cross_entropy(BCELoss)和binary_cross_entropy_with_logits(BCEWithLogitsLoss)。尽管它们的目的相似,但在使用方法和内部实现上存在显著差异。本文将简明扼要地介绍这两种损失函数,帮助读者在实际应用中选择合适的工具。 一、概述 BCELoss(Binary Cross-...
1.binary_crossentropy交叉熵损失函数,一般用于二分类: 这个是针对概率之间的损失函数,你会发现只有yi和ŷ i是相等时,loss才为0,否则loss就是为一个正数。而且,概率相差越大,loss就越大。这个神奇的度量概率距离的方式称为交叉熵。2.categorical_crossentropy分类交叉熵函数:交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为...
损失函数softmax_cross_entropy、binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之间的区别与联系,cross_entropy交叉熵是深度学习中常用的一个概念,一般用来求目标与预测值之间的差距。在介绍softmax_cross_entropy,binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之前,先
编译:McGL 公众号:PyVision 继续整理翻译一些深度学习概念的文章。每个概念选当时印象最深刻最能帮助我理解的一篇。第二篇是二值交叉熵(binary cross-entropy)。 这篇属于经典的一图赛千言。再多的文字也不如一…
binary_crossentropy和BinaryCrossentropy的区别 只能说官⽅的命名有点太随意,使⽤上⼆者有点细微区别。⼀般compile的时候,使⽤的是⼩写的binary_crossentropy y_true = [[0., 1.], [0., 0.]]y_pred = [[0.6, 0.4], [0.4, 0.6]]# Using 'auto'/'sum_over_batch_size' reduction...