binary_cross_entropy是一个常用于二元分类问题的损失函数。它的计算公式如下: L=−(1)×(log (y)×(1−y)+(1−log (1−y))×y)\text{L} = -\left( y \times \log(1-y) + (1-y) \times \log(y) \right)L=−(1−y)×log(y)+(1−y)×log(1−y) 其中: LLL 是损失...
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...
问题已解决:我认为这确实是paddlepaddle的F.binary_cross_entropy_with_logits函数实现的一个潜在bug——函数本身可以使用,只不过它本应该支持的一个功能,实际上却不支持。 解决这个问题的方法很简单:对于两类分类问题,网络最后全连接层的输出如果是2个数,则可以用F.cross_entropy函数来计算损失。但是其实这时候可以让...
0.3],])loss=bce(torch.sigmoid(prediction),target)print("torch.bce loss =",loss)def_cross_entropy(t,h):return-t*math.log(h)-(1-t)*math.log(1-h)defsigmoid(x):return1/(1+math.exp(-x))defBCE(pred,target):bce=0
F.binary_cross_entropy_with_logits()对应的类是torch.nn.BCEWithLogitsLoss,在使用时会自动添加sigmoid,然后计算loss。(其实就是nn.sigmoid和nn.BCELoss的合体) total = model(xi, xv)#回到forward函数 , 返回 100*1维loss = criterion(total, y)#y是label,整型 0或1preds = (F.sigmoid(total) > 0.5...
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Outline & Motivation In lightning/examples/pytorch/domain_templates/computer_vision_fine_tuning.py file, class TransferLearningModel(LightningModule): use F.binary_cross_entropy_with_logits as the loss function, however the output of sel...
先 输 出 n 0 + 1 个 0 来 构 造 先输出n_0+1个0来构造先输出n0+1个0来构造‘00’ 再 输 出 n 2 + 1 个 1 来 构 造 再输出n_2+1个1来构造再输出n2+1个1来构造‘11’ 此 时 交 界 处 有 一 个 01 或 10 , 所 以 还 需 要 构 造 n 1 − 1 个 01 ( 或 10...
使用F.cross_entropy()直接可以输出参数,而且 import torch.nn.functional as F loss = F.cross_entropy(input, target).mean() 由于F.cross_entropy()得到的是一个向量,也就是对mini-batch中的每一个图像都会得到对应的交叉熵,所以可以算出来之后,会用一个mean()函数,计算总的交叉熵,再对其进行优化。编辑...
in multilabel_soft_margin_loss return binary_cross_entropy(input, target, weight, size_average) File "/scratchLocal/campagne/data/pytorch/pytorch/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/functional.py", line 1200, in binary_cross_entropy return torch._C._nn.binary_cross_entropy(input, target, wei...