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。
有一个(类)损失函数名字中带了with_logits. 而这里的logits指的是,该损失函数已经内部自带了计算logit的操作,无需在传入给这个loss函数之前手动使用sigmoid/softmax将之前网络的输入映射到[0,1]之间 再看看官方给的示例代码: binary_cross_entropy: input = torch.randn((3, 2), requires_grad=True)target = ...
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)...
接下来,是关于如何分步设置和实现binary_crossentropy loss的指南。我们将从基础配置开始: 数据准备: 加载数据集 进行数据预处理(归一化、分割) 模型定义: 定义多层感知机(MLP)或卷积神经网络(CNN)结构 损失函数与优化器配置: 使用BCEWithLogitsLoss作为损失函数 选择合适的优化器(如Adam) 模型训练: 使用训练集进行...
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...
loss_BCEWithLogits_F=F.binary_cross_entropy_with_logits(pd, gt)print("BCEWithLogits: nn({}) / F({})".format(loss_BCEWithLogits_nn, loss_BCEWithLogits_F)) m=nn.Sigmoid() loss_func_BCE=nn.BCELoss() loss_BCE_nn=loss_func_BCE(m(pd), gt) ...
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() 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: ...
在上图中,模型无法预测摩托车的原因是因为该模型是使用了Binary Cross Entropy loss,这种训练目标要求模型 对自己的预测真的很有信心。而Focal Loss所做的是,它使模型可以更"放松"地预测事物,而无需80-100%确信此对象是“某物”。简而言之,它给模型提供了更多的自由,可以在进行预测时承担一些风险。这在处理高度...
binary_crossentropy[2] 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 tf.keras.losses.binary_crossentropy(y_true,y_pred,from_logits=False,label_smoothing=0)参数: from_logits:默认False。为True,表示接收到了原始的logits,为False表示输出层经过了概率处理(softmax) ...