torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) This criterion computes the cross entropy loss between input logits and target. 该函数计算输入 logits 和目标之间的交叉熵损失。 参数 weight (Tensor, 可选): 一个形状...
将每个类的 Dice 损失求和取平均,得到最后的 Dice soft loss。 下面是代码实现: def soft_dice_loss(y_true, y_pred, epsilon=1e-6): ''' Soft dice loss calculation for arbitrary batch size, number of classes, and number of spatial dimensions. Assumes the `channels_last` format. # Arguments ...
CLASS torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100,reduce=None, reduction=‘mean’, label_smoothing=0.0) 1. 类别的分类问题。参数weight给定时,其为分配给每一个类别的权重的一维张量(Tensor)。当数据集分布不均衡时,这是很有用的。 函数输入(input)应包含每一...
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean',label_smoothing=0.0) 从参数代表的含义可看出: 目前size_average和reduce已经被逐渐弃用,取而代之的是reduction,它的可选参数有三个,分别是'none','mean'和'sum'。其中,假设在一个batch内进行计算的话...
在CrossEntropyLoss中,weight参数起到了一种权重调节的作用,可以用于平衡不同类别的训练样本。本文将逐步解释CrossEntropyLoss及其weight参数的原理和作用。 首先,我们需要了解CrossEntropyLoss的基本原理。CrossEntropyLoss是一种用于解决分类问题的损失函数,它的计算方式基于信息论中的交叉熵概念。交叉熵用于度量两个概率...
2.2 nn.CrossEntropyLoss 3 损失函数的weight参数 3.1 cross_entropy函数中的weight参数 3.2 binary_cross_entropy函数中的weight参数 4 在二分类任务中输出1通道后sigmoid还是输出2通道softmax? 4.1 理论 4.2 实验 在各种深度学习框架中,我们最常用的损失函数就是交叉熵,熵是用来描述一个系统的混乱程度,通过交叉熵我...
下面是CrossEntropyLoss的参数及其含义: 1. 参数input:神经网络输出的预测结果。该参数要求是一个二维张量,通常形状为(batch_size, num_classes)。 2. 参数target:真实标签。与输入参数input的形状相同,即(batch_size, num_classes)。该参数的每个元素值都应是0或1,表示每个样本所属的类别。 3. 参数weight:一...
2. torch.nn.CrossEntropyLoss 的主要参数 weight (Tensor, optional):一个形状为 [C] 的张量,用于给每个类别的损失赋予不同的权重。默认值为 None,表示所有类别的权重相同。 size_average (bool, optional):在早期的 PyTorch 版本中使用,用于指定是否对损失进行平均。在 PyTorch 0.4.0 及以后的版本中,这个参数...
nn.CrossEntropyLoss()函数的核心参数包括无权重、大小平均、忽略索引、可选择的减少和还原模式，以及标签平滑。在计算交叉熵损失时，函数会考虑输入的logits（模型的原始输出分数）与目标的真实标签。具体公式为：假设每个样本有n个类别，第i个样本的真实类别标签为yi，模型输出的logits为logits，其中logits[...
每一个batch的loss就是: 其中m为当前batch的样本量,n为类别数。 2,Pytorch中CrossEntropy的形式 语义分割的本质是对像素的分类。因此语义分割也是使用这个损失函数。首先看代码定义: 1 2 3 4 5 6 7 def cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, ...