而在keras上体现为binary_crossentropy,用途与上面的sigmoid_cross_entropy_with_logits是一样的,但两者有差别: sigmoid_cross_entropy_with_logits还原了预计值和输出值在数学公式中的差值,但不是一种概率差。上述例子中,输出值和预计值明明一样,概率差应该为0,但结果却为0.3132617 而binary_crossentropy则先把输出...
cross_entropy_mean = tf.reduce_mean( tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( labels=tf.argmax(labels,1), logits=logits), name='cross_entropy') cross_entropy_mean = tf.reduce_mean( tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits=logits, labels=labels), name='cross_entropy') 1...
s = s[0] loss += F.binary_cross_entropy_with_logits(s, score.view_as(s)) m = MAE(F.sigmoid(s), score).item() mae += m acc += m < 0.5 score_all[student].append(s) H[student] = h loss /= item_num mae /= item_num acc = float(acc) / item_num total_loss += loss...
PyTorch binary cross entropy example 阅读:Keras Vs py torch–主要区别 PyTorch 二元交叉熵与逻辑 在这一节中,我们将学习 python 中带有 logits 的PyTorch 二元交叉熵。 二元交叉熵将每个预测概率与实际输出(可能是 0 或 1)进行对比。 它还根据与期望值的距离计算处理概率的分数。
model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy']) #fit the model to the training data model.fit(X_train,y_train,batch_size=32,epochs=10,validation_data=(X_test,y_test)) 上面代码是简化了,需要带入数据变量才能运行。下面使用qstock获取数据,以股价预测为例,将上述...
但是,您也可以使用第二种方法:它减少了一行代码并且累积了更少的数值错误,因为 softmax 是在 softmax_cross_entropy_with_logits() 中为您完成的。 原文由 stackoverflowuser2010 发布,翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议 有用 回复 查看全部 2 个回答
通过阅读IouAwareLoss的代码,ioup使用F.binary_cross_entropy_with_logits训练,解码时需要用sigmoid激活,使用当前预测框和它所学习的gt的iou作为监督信息,所以ioup其实预测的是当前预测框和它所学习的gt的iou。所以,当然是希望ioup越大越好。 在mmdet(ppdet)中,用了1条曲线救国的道路对输出解码: ...
ValueError: Only call `softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=..., logits=..., ...) 这个函数现在不能按照以前的方式调用了,以前的调用方式如下: cost_sme = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels)) ...
Tensorflow: AttributeError:模块'tensorflow.python.ops.nn‘没有属性'softmax_cross_entropy_with_logits...
logits0,end_points=train_network_fn(X) # one_hot_labels0=tf.one_hot(indices=tf.cast(y0, tf.int32), depth=CHAR_SET_LEN) # loss0=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=logits0, labels=one_hot_labels0)) ...