loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(logits, targets) print(loss) 五、实践建议 优先选择BCEWithLogitsLoss:因为它自动处理了sigmoid激活,减少了计算步骤,且数值稳定性更好。 注意数据预处理:确保输入到BCEWithLogitsLoss的logits没有经过任何形式的激活处理。 灵活调整:根据模型的具体结构和需求,合理选择损失...
target = torch.empty(3).random_(2) loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(input, target) loss.backward() # input is tensor([ 1.3210, -0.0636, 0.8165], requires_grad=True) # target is tensor([0., 1., 1.]) # loss is tensor(0.8830, grad_fn=<BinaryCrossEntropyWithLogitsBackward...
类型一:F.cross_entropy()与torch.nn.CrossEntropyLoss() 输入:非onehot label + logit。函数会自动将logit通过softmax映射为概率。 使用场景:都是应用于互斥的分类任务,如典型的二分类以及互斥的多分类。 网络:分类个数即为网络的输出节点数 类型二:F.binary_cross_entropy_with_logits()与torch.nn.BCEWithLo...
F.binary_cross_entropy_with_logits()对应的类是torch.nn.BCEWithLogitsLoss,在使用时会自动添加sigmoid,然后计算loss。(其实就是nn.sigmoid和nn.BCELoss的合体) total = model(xi, xv)#回到forward函数 , 返回 100*1维loss = criterion(total, y)#y是label,整型 0或1preds = (F.sigmoid(total) > 0.5)...
binary_cross_entropy_with_logits(policy_d, torch.zeros(policy_d.size())) gail_loss = expert_loss + policy_loss 极大极小优化 生成器与判别器不断博弈提升的过程可建模为极大极小优化,例如在上文GAN的例子中: 那么,GAN的最终目标-->用符号化语言表示就是:G^* = \arg \min_G \max_D V(G,D)...
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...
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() 看一下源码,参考帮助,我们来玩一下 image.png from torch import autograd input = autograd.Variable(torch.randn(3,3), requires_grad=True)
PyTorch Binary cross entropy with logits In this section, we will learn about thePyTorch Binary cross entropy with logitsin python. Binary cross entropy contrasts each of the predicted probability to actual output which can be 0 or 1.
🐛 Bug I'm moving to pytorch 1.0.1 recently. But I got the error below when I use 'binary_cross_entropy_with_logits' RuntimeError: the derivative for 'weight' is not implemented my code is work well with pytorch 0.4.1 I'm used CUDA 9.0.17...
在Keras中,可以通过使用tf.keras.losses.BinaryCrossentropy类来实现BCEWithLogitsLoss(二分类交叉熵损失)。BCEWithLogitsLoss是一种常用的损失函数,用于二分类问题中的逻辑回归模型。 BCEWithLogitsLoss的概念: BCEWithLogitsLoss是一种结合了Sigmoid函数和二分类交叉熵损失的损失函数。它的输入是模型的输出logits和真实标...