CrossEntropyLoss函数包含Softmax层、log和NLLLoss层,适用于单标签任务,主要用在单标签多分类任务上,当然也可以用在单标签二分类上。 BCEWithLogitsLoss函数包括了Sigmoid层和BCELoss层,适用于二分类任务,可以是单标签二分类,也可以是多标签二分类任务。 以上这几个损失函数本质上都是交叉熵损失函数,只不过是适用范围...
假设Target是:(sigmoid用来处理多标签分类问题,这里也可以看出来) BCELOSS的计算过程如下 BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步 2. CrossEntropyLoss函数: 在图片单标签分类时,输入m张图片,输出一个mN的Tensor,其中N是分类个数。比如输入3张图片,分三类,最后的输出是一个33的Tensor,举个例子: 第1,2,...
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[batchsize,num_classes],单样本的话,大小就是num_classes 第二个参数labels:实际的标签,大小同...
如果觉得手动加sigmoid函数麻烦,可以直接调用nn.BCEwithlogitsloss。1 2 3 4 5 # class torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') # function torch.nn.functional.binary_cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean...
# 计算交叉熵损失cross_entropy=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels,logits=logits) 1. 2. 输出结果:最后,我们可以使用tf.reduce_mean函数计算交叉熵损失的平均值,并将其作为输出结果。代码如下所示: # 输出结果loss=tf.reduce_mean(cross_entropy) ...
首先明确一点,loss是代价值,也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[batchsize,num_classes],单样本的话,大...
logits=None, dim=-1, name=None ) 这个函数的功能就是,计算labels(通常是one-hot编码表征的概率)和logits经过变换后对应概率之间的交叉熵(cross entropy)。 第一个参数基本不用。此处不说明。 第二个参数label的含义就是一个分类标签,所不同的是,这个label是分类的概率,比如说[0.2,0.3,0.5],labels的每一行...
1. Cross Entropy Loss 原理交叉熵损失(Cross Entropy Loss)是深度学习中常见的损失函数,torch.nn.functional 里的cross_entropy loss=F.cross_entropy(logits, target)其中 logits 是网络输出的概率向量,形状…
mse_loss Cross_entropy:This is used to calculate the difference between the input and the target variable. Binary_cross_entropy:This function is used which calculate the binary cross entropy between the target and input probabilities. Binary_cross_entropy_with_logits:This function is used which cal...
torch.nn.functional.binary_cross_entropy takes logistic sigmoid values as inputs torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits takes logits as inputs torch.nn.functional.cross_entropy takes logits as inputs (performs log_softmax internally) torch.nn.functional.nll_loss is like cross_entropy...