一、概述 BCELoss(Binary Cross-Entropy Loss):这是PyTorch中的一个类,位于torch.nn模块。它接受模型输出的概率值(即已经通过sigmoid或softmax激活函数处理后的值)作为输入,并计算与真实标签之间的二元交叉熵损失。 BCEWithLogitsLoss(Binary Cross-Entropy with Logits Loss):这是一个函数,位于torch.nn.functional模块。
binary_crossentropy通常结合sigmoid激活函数使用,作为二分类的损失函数。同时也可以用于多分类的损失函数,其原理就是将多分类拆成多个二分类,每个类别都相互独立预测,categorical_crossentropy则限制各个类别的概率值相加和为1 代码示例 在此将使用tensorflow的api和公式计算两种方式来说明 tensorflow api from tensorflow.ker...
torch.nn.BCELoss() 和 torch.nn.BCEWithLogitsLoss() BCE这三个字母其实就是binary cross entropy的缩写 他们的区别是: (1)BCELoss:需要先将最后一层经过sigmoid进行缩放然后再通过该函数 (2)BCEWithLogitsLoss:BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步,不再需要在最后经过sigmoid进行缩放,直接对最后得到...
在PyTorch中,我们可以使用torch.nn.functional.cross_entropy_loss函数来实现二项分布损失函数。该函数可以用于计算模型的损失,并根据模型的预测结果和真实标签计算损失。通过调整该函数的参数,我们可以灵活地适应不同的数据和任务需求。 下面是一个关于如何使用torch.nn.functional.cross_entropy_loss函数进行二项分布损失...
1 BCELoss简介 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 需要尽...
二分类交叉熵损失函数 Binary Cross Entropy Loss 对于二分类问题,我们可以使用二分类交叉熵损失函数(Binary Cross Entropy Loss),其公式如下: 二分类交叉熵损失函数来源于统计学上的极大似然估计(Maximun Likelihood Estimate)。下面是对如何从极大似然估计获得二分类交叉熵损失函数的解释说明,该部分内容需要一定的统计学...
PyTorch提供了两个类来计算二分类交叉熵(Binary Cross Entropy),分别是BCELoss() 和BCEWithLogitsLoss() torch.nn.BCELoss() 类定义如下 torch.nn.BCELoss(weight=None,size_average=None,reduction="mean",) 用N表示样本数量,zn表示预测第n个样本为正例的概率,yn表示第n个样本的标签,则: ...
的确binary_cross_entropy_with_logits不需要sigmoid函数了。 事实上,官方是推荐使用函数带有with_logits的,解释是 This loss combines a Sigmoid layer and the BCELoss in one single class. This version is more numerically stable than using a plain Sigmoid followed by a BCELoss as, by combining the ope...
tensor(0.8185, grad_fn=<BinaryCrossEntropyBackward>) PyTorch官方更推荐使用BCEWithLogitsLoss这个内置了sigmoid函数的类。内置的sigmoid函数可以让精度问题被缩小(因为将指数运算包含在了内部),以维持算法运行时的稳定性。所以,当我们的输出层使用sigmoid函数时,我们就可以使用BCEWithLogitsLoss作为损失函数。 类似MSELoss...
等等,还没完。在PyTorch中,最常用于多分类问题的,是CrossEntropyLoss. 它可以看作是softmax+log+nll_loss的集成。 上面的栗子中的预测值是已经做完softmax之后的,为了说明CrossEntropyLoss的原理,我们换一个预测值没有做过softmax的新栗子,这种栗子也是我们通常会遇到的情况: ...