4.BCEWithLogitsLoss loss_f = nn.BCEWithLogitsLoss(weight=weights, reduction='none') 1. 功能:结合Sigmoid与二分类交叉熵。注意事项:网络最后不加Sigmoid函数 主要参数: weight=None: 各个类别的loss设置权值 ignore_index=-100: 忽略某个类别 reduction=”mean”: 计算模式,可为none/sum/mean pos_weight=N...
7.BCEWithLogitsLoss class torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='elementwise_mean', pos_weight=None) 功能: 将Sigmoid 与 BCELoss 结合,类似于 CrossEntropyLoss(将 nn.LogSoftmax()和 nn.NLLLoss() 进行结合)。即 input 会经过 Sigmoid 激活函数,将 input...
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. torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, reduction='mean', pos_weight=None) 参数: weight (...
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, 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. torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, reduction=‘mean’, pos_weight...
1. Binary Cross Entropy Loss BCELoss的计算公式很简单: BCE公式 这里我们按照公式简单实现一下就可以: classBCELosswithLogits(nn.Module):def__init__(self,pos_weight=1,reduction='mean'):super(BCELosswithLogits,self).__init__()self.pos_weight=pos_weightself.reduction=reductiondefforward(self,logit...
4.BCEWITHLogits Loss 功能:结合Sigmoid与二分类交叉熵,网络最后不加sigmoid函数 主要参数: pos_weight:正样本的权值 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 none:逐个元素计算 sum:所有元素求和,返回标量 ...
5. nn.BCEWithLogitsLoss 功能:结合了nn.Sigmoid层和nn.BCELoss的损失函数,用于二分类问题,尤其在预测值没有经过nn.Sigmoid层时 注意事项:网络最后不加sigmoid函数 主要参数: pos_weight:正样本的权值 weight:各类别的loss设置权值 ignore_index:忽略某个类别 ...
在多标签非互斥的分类任务(一个对象可以被预测出多种分类)中,还可以使用 BCEWithLogitsLoss函数,在计算损失时为每个类别分配不同的权重。 这种方式可以使模型对每个类别的预测能力达到均衡。例如,多分类的个数是6,则可以使用类似的代码指定每个分类的权重: pos_weight = torch.ones( [6] )#为每个分类指定权重为...
# 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 ...
BCELoss CLASS torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')创建⼀个标准来度量⽬标和输出之间的⼆进制交叉熵。unreduced (i.e. with reduction set to 'none') 时该损失描述为：其中N是批尺⼨，如果reduction不是'none' (默认为'mean'), 则：即，对批次中各...