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...
])# 1个样本,三个类别,这是一个三分类问题prediction=torch.Tensor([[0.8,0.9,0.3],])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...
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...
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...
loss = F.binary_cross_entropy_with_logits( pred, target, reduction='none') * focal_weight loss = weight_reduce_loss(loss, weight, reduction, avg_factor) return loss 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14.
loss = F.binary_cross_entropy_with_logits( pred, target, reduction='none') * focal_weight loss = weight_reduce_loss(loss, weight, reduction, avg_factor) return loss # 两个代码实现的loss是一样的,注意上下两个alpha参数。 # 实现二
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...
(input, target, self.weight, self.size_average) File "/scratchLocal/campagne/data/pytorch/pytorch/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/functional.py", line 1320, in multilabel_soft_margin_loss return binary_cross_entropy(input, target, weight, size_average) File "/scratchLocal/campagne/data/...
deep-learning pytorch cross-entropy 3个回答 3投票 weight参数用于根据目标类别计算所有输入的加权结果。如果您只有一个输入或同一目标类别的所有输入, weight 不会影响损失。 查看不同目标类别的 2 个输入的差异: import torch import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable x = ...