BCE是一种常用的分类损失函数,它适用于二分类问题。在PyTorch中,我们可以使用torch.nn.BCELoss类来实现BCE损失函数。这个类接受两个主要的参数:weight和size_average。weight是一个可选的参数,用于手动设置每个类别的权重;而size_average是一个布尔值,用于指定是否对每个批次的损失进行平均。下面是一个简单的示例代码:...
模型的输入和输出都是一维的张量。我们使用BCE Loss作为损失函数,并使用Adam优化器来更新模型的参数。 这两个示例代码展示了在实际应用场景中如何使用MSE Loss和BCE Loss进行模型训练和预测。根据具体的任务需求,可以选择合适的损失函数来优化模型的性能。 MSE Loss(Mean Squared Error Loss)和BCE Loss(Binary Cross ...
主要参数: weight:各类别的loss设置权值 ignore_index:忽略某个类别 reduction:计算模式,可为none /sum /mean ①. none:逐个元素计算 ②. sum:所有元素求和,返回标量 ③. mean:加权平均,返回标量 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce...
ps.pytorch1.10开始,CrossEntropyLoss的构造参数中,增加了label_smoothing,默认值为0,这样就非常方便的支持了label smoothing标签平滑功能。在开启了这个功能后,CrossEntropyLoss的计算流程和BCELoss有点类似了。 torch.nn.NLLLoss 和CrossEntropyLoss类似,只是去掉了logsoftmax的计算,直接从输入Tensor中挑选第y个作为loss...
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. 该版比用一个简单的 Sigmoid 层和 BCELoss 在数值上更稳定...
CLASStorch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None,size_average=None,reduce=None,reduction='mean',pos_weight=None) 这个损失将Sigmoid层和BCELoss合并在一个类中。 这个版本在数值上比使用一个简单的Sigmoid和一个BCELoss as更稳定,通过将操作合并到一个层中,我们利用log-sum-exp技巧来实现数值稳定性。
参数解释 相对于BCE多了pos_weight参数 pos_weight:(Tensor, optional) – 正样本权重,介绍看下面特点。 特点 该函数实际上与BCELoss相同,只是BCELoss的input,在计算之前需要先手动经过sigmoid映射到(0, 1)区间,而该函数将sigmoid与BCELoss整合到一起了。也就是先将输入经过sigmoid函数,然后计算BCE损失。文档中提到...
3.6 优化模型参数 在训练过程中,我们通过反向传播和梯度下降来不断优化模型参数,以最小化损失函数。 4. 结语 通过这篇文章,我们学习了如何在PyTorch中实现Dice Loss和BCE Loss,并提供了详细的步骤和代码示例。希望这能帮助刚入行的小白开发者们更好地理解这两种损失函数,并在实际项目中应用它们。记住,实践是学习的...
BCELoss：Binary Cross Entropy Loss，二值交叉熵损失，适用于0/1二分类。计算公式 是 “ -ylog(y^hat) - (1-y)log(1-y^hat) ”，其中y为gt，y_hat为预测值。这样，当gt为0的时候，公式前半部分为0，y^hat 需要尽可能为0才能使后半部分数值更小；当gt为1时，后半部分为0，y^hat ...