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)...
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_entropy(inputs, targets, reduce=False) pt = torch.exp(-BCE...
上面的公式中y是样本的标签,p是样本预测为正例的概率。 3.1 类别加权Loss 为了解决样本不均衡的问题,最简单的是基于类别的加权Loss,具体公式如下: 基于类别加权的Loss其实就是添加了一个参数a,这个a主要用来控制正负样本对Loss带来不同的缩放效果,一般和样本数量成反比。还拿上面的例子举例,有100条正样本和1W条负...
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...
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...
loss_obj = paddle.nn.fucntional.binary_cross_entropy_with_logits(pred_classification, label_classification) 5.2. 三种尺度 目前计算损失函数是在特征图P0的基础上进行的,它的步幅stride=32 特征图的尺寸比较小,像素点数目比较少,每个像素点的感受野很大,具有非常丰富的高...