torch.nn.BCELoss(weight=None, reduction='mean') 参数: weight (Tensor, optional) – 自定义的每个 batch 元素的 loss 的权重. 必须是一个长度为 “nbatch” 的的 Tensor 6 BCEWithLogitsLoss BCEWithLogitsLoss损失函数把 Sigmoid 层集成到了 BCELoss 类中. 该版比...
所以在 BCELoss 之前,input 一般为 sigmoid 激活层的输出,官方例子也是这样给的。该损失函数在自编码器中常用。参数: weight(Tensor)- 为每个类别的 loss 设置权值,常用于类别不均衡问题。 size_average(bool)- 当 reduce=True 时有效。为 True 时,返回的 loss 为平均值;为 False 时,返回的各样本的 loss ...
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。 BCEWithLogitsLoss结合了sigmoid激活函数和二进制交叉熵损失,以提高数值稳定性和计算效率。该损失函...
2.BCEWithLogitsLoss CLASS torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean', pos_weight=None) 与BCELoss的不同: 将sigmoid函数和BCELoss方法结合到一个类中 这个版本在数值上比使用一个带着BCELoss损失函数的简单的Sigmoid函数更稳定,通过将操作合并到一层中,我们利...
# viewprint("\nweights: ", weights)print(loss_none_w, loss_sum, loss_mean) 实验结果 图4 具有权重weight的交叉熵损失函数对输出结果的影响 在带有权值weight模式下求均值不是求样本的个数,而是求样本占的权值份数。 其他损失函数NLL、BCE、BCEWithLogits Loss ...
weight:每个类别的loss设置权值 size_average:数据为bool,为True时,返回的loss为平均值;为False时,返回的各样本的loss之和。 reduce:数据类型为bool,为True时,loss的返回是标量。 计算公式如下: m = nn.Sigmoid()loss = nn.BCELoss()input = torch.randn(3, requires_grad=True)target = torch.empty(3)....
torch.nn中的交叉熵都可以定义weight,也就是说可以通过样本数量控制样本权重。 nn.NLLLoss NLLLoss:negative log likelihood loss,负对数似然损失。 公式为: 确实没搞清楚这个公式跟对数有什么关系,看公式就是取每行对应列别的值 复现代码如下: import torch ...
torch.nn.BCELoss(weight = None, size_average = None, reduce = None, reduction = 'mean') 1. 功能:计算二分类任务时的交叉熵(Cross Entropy)函数。在二分类中,label是{0,1}。对于进入交叉熵函数的input为概率分布的形式。一般来说,input为sigmoid激活层的输出,或者softmax的输出。
torch.nn.BCELoss(weight:Optional[torch.Tensor]=None,size_average=None,reduce=None,reduction:str='mean')参数: weight:每个分类的缩放权重,传入的大小必须和类别数量一至 size_average:bool类型,为True时,返回的loss为平均值,为False时,返回的各样本的loss之和 ...
1. BCELoss class torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True, reduce=True) * 作用: 计算target 和output 间的二值交叉熵(Binary Cross Entropy) N :batchsize 如果reduce =True l(x,y)=mean(L),if size_average=True l(x,y)=sum(L),if size_average=False ...