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...
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...
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)...
super(FocalLoss, self).__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma self.logits = logits self.reduce = reduce def forward(self, inputs, targets): if self.logits: BCE_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(inputs, targets, reduce=False) else: BCE_loss = F.binary_cross_entr...
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.
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...
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...
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...
["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...
现在的神经网络几乎都是基于梯度下降算法来训练的,但是二值网络的权重只有±1,无法直接计算梯度信息,也无法进行权重更新。为解决这个问题,Courbariaux 等人提出二值连接(binary connect)算法,该算法采取单精度与二值结合的方式来训练二值神经网络(),这是第一次给出了关于...