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...
然而,f.binary_cross_entropy_with_logits所使用的公式稍有不同。这个函数在计算损失时考虑了logits(未经softmax处理的原始输出)和labels(真实标签)。其数学公式如下: L=1−tlog (1+e−z)L = 1 - t \log(1 + e^{-z})L=1−tlog(1+e−z) 其中: zzz 是模型的logits输出。 ttt 是与zzz对应的...
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)...
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if self.logits: BCE_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(inputs, targets, reduce=False) else: BCE_loss = F.binary_cross_entropy(inputs, targets, reduce=False) pt = torch.exp(-BCE_loss) F_loss = self.alpha * (1-pt)**self.gamma * BCE_loss ...
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...
二元交叉熵损失加对数(Binary Cross-Entropy with Logits Loss,通常简称为 BCE with Logits Loss)是一种结合了二元交叉熵损失和逻辑斯蒂(sigmoid)激活函数的损失函数。这种损失函数常用于二分类问题中,尤其是当模型的输出还未通过sigmoid函数转换为概率时。
我们将使用PyTorch的binary_cross_entropy_with_logits函数,与Dice系数一起作为损失函数对模型进行训练。 Dice 系数 对预测值和实际值之间重叠的通用的度量。计算方法为 2 × 预测值与ground truth的重叠面积除以预测值与ground truth之和的总面积。 这个度量指标的范围在0到1之...
BCEWithLogitsLoss是PyTorch中用于二分类问题的损失函数,结合了Sigmoid函数和二元交叉熵损失(Binary Cross Entropy Loss)。它的权重参数用于对损失函数中的样本进行加权。 权重参数: 在BCEWithLogitsLoss中,权重参数weight允许用户对每个样本设置不同的权重,以调整损失函数对不同样本的重视程度。这个参数是一个张量,其形状...