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...
我又尝试了loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(predicts[0:1], paddle.to_tensor([0,1]).reshape([1,2]).astype('float32')),这句话可以正常执行。 因此我觉得,F.cross_entropy函数内在地把int64多类标签转换为float32类型的one-hot向量, F.binary_cross_entropy_with_logits函数在设计上也考虑...
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)...
5.2 BCEWithLogitsLoss BCEWithLogitsLoss损失函数把 Sigmoid 层集成到了 BCELoss 类中. 该版比用一个简单的 Sigmoid 层和 BCELoss 在数值上更稳定, 因为把这两个操作合并为一个层之后, 可以利用 log-sum-exp 的 技巧来实现数值稳定。 # weight (Tensor, optional) – 自定义的每个 batch 元素的 loss 的权...
51CTO博客已为您找到关于F.binary_cross_entropy_with_logits的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及F.binary_cross_entropy_with_logits问答内容。更多F.binary_cross_entropy_with_logits相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人
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...
loss_fn= nn.BCEWithLogitsLoss() 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...
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...
["topk"]="top_k_v2" ["expand_as"]="expand_as_v2" ["grid_sample"]="grid_sampler" ["binary_cross_entropy_with_logits"]="sigmoid_cross_entropy_with_logits" ) # Paddle repo skip op 0 comments on commit 167c6ab Please sign in to comment. Footer...