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, re...
weight 表示最后loss缩放权重 reduction 表示 最后是做mean,sum,none操作 pos_weight 表示针对正样本的权重,即positive weight 下面是其计算公式 其中表示sigmoid运算 BCEWithLogitsLoss BCEWithLogitsLoss 相当于 sigmoid + BCELoss,但实际上 Pytorch为了更好的数值稳定性,并...
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...
64],1.5)# A prediction (logit)>>>pos_weight = torch.ones([64])# All weights are equal to 1>>>criterion = torch.nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=pos_weight)>>>criterion(output, target)# -log(sigmoid(1.5))tensor(0.2014)
BCE_With_LogitsLoss=nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=class_wts[0]/class_wts[1]) 我的y 变量是一个单一变量,有 0 或 1 来表示实际类别,并且神经网络输出单个值 --- --更新1 根据Shai 的回答,我有以下问题: BCEWithLogitsLoss - 如果是多类问题那么如何使用 pos_weigh 参数? 有没有在pytorch中使...
torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight: Optional[torch.Tensor] = None, size_average=None, reduce=None, reduction: str = 'mean', pos_weight: Optional[torch.Tensor] = None) 1. 对数BCE损失,计算公式: 参数解释 相对于BCE多了pos_weight参数
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=...
BCEWithLogitsLoss 相当于 sigmoid + BCELoss,但实际上 Pytorch为了更好的数值稳定性,并不是这么做的,下面我们看看对应的源代码 Pytorch的BCEWithLogitsLoss源码 这段源代码其实看的不太直观,我们可以看下numpy对应的代码 def np_bce_with_logits_loss(np_input, np_target, np_weight, np_pos_weight, reduction...
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 ...
BCEWithLogits Loss torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight: Optional[torch.Tensor] = None, size_average=None, reduce=None, reduction: str = 'mean', pos_weight: Optional[torch.Tensor] = None) 对数BCE损失,计算公式: 参数解释 相对于BCE多了pos_weight参数 ...