在PyTorch中,有一个叫做nll_loss的函数,可以帮助我们更快的实现上述计算,此时无需对target进行独热编码,于是代码可简化如下: importtorch.nn.functional as F#预测值,已做softmaxpred=torch.tensor([[0.2,0.3,0.5],[0.3,0.2,0.5],[0.4,0.4,0.2]])#真实类别标签,此时无需再做one_hot,因为nll_loss会自动做ta...
2. BCEWithLogitsLoss 这个loss类将sigmoid操作和与BCELoss集合到了一个类。 用法如下: torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean', pos_weight=None) 参数: weight (Tensor),针对每个loss元素的加权权值; reduction (string), 指定输出的格式,包括'none','mea...
BCEWithLogitsLoss(Binary Cross-Entropy with Logits Loss):这是一个函数,位于torch.nn.functional模块。它接受模型输出的logits(即未经sigmoid或softmax激活的原始输出)作为输入,并在内部自动应用sigmoid函数,然后计算二元交叉熵损失。 二、主要区别 1. 输入要求 BCELoss:需要输入经过sigmoid激活的概率值(介于0和1之间...
使用Sigmoid和BCELoss计算交叉熵 先使用nn.Sigmoid做一下映射: 可以看到,映射后的取值已经被规范到了0和1之间。 然后使用BCELoss进行计算: 只使用BCELossWithLogits计算交叉熵 两种方法的计算结果完全一致。不过官方建议使用BCELossWithLogits,理由是能够提升数值计算稳定性。 以后,当你使用PyTorch内置的二分类交叉熵损失...
5: 第四个样本被预测为正样本,logits值是5 注意1:这里和交叉熵损失一样,需要先实例化才可以使用, 也就是说,需要: # 初始化BCEWithLogitsLoss criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() # 计算loss loss = criterion(predicted, target) 而不能直接:
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。
在Pytorch中,BCELoss和BCEWithLogitsLoss是一组常用的二元交叉熵损失函数,常用于二分类问题,其区别在于前者的输入为已进行 sigmoid处理过的值,而后者为sigmoid函数 1 1 + exp ( − x ) \frac{1}{1+\exp(-x)} 1+exp(−x)1 中的x x x。
torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, reduction='mean', pos_weight=None) 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 Tensor 7. MarginRankingLoss torch.nn.MarginRankingLoss(margin=0.0, reduction='m...
在二分类问题中,BCEWithLogitsLoss通常用于处理模型输出的logits(即未经过Sigmoid函数激活的输出),通过将logits作为输入,结合Sigmoid函数进行概率估计和损失计算。在计算过程中,BCEWithLogitsLoss会首先对logits进行Sigmoid激活,然后计算预测概率和二元交叉熵损失。
(BCELoss)BCEWithLogitsLoss 用于单标签二分类或者多标签二分类,输出和目标的维度是(batch,C),batch是样本数量,C是类别数量,对于每一个batch的C个值,对每个值求sigmoid到0-1之间,所以每个batch的C个值之间是没有关系的,相互独立的,所以之和不一定为1。