在编辑代码时发现 F.sigmoid 现版本中已经改为 torch.sigmoid。也就是不需要导入 torch.nn.functional 了 直接import torch 然后用torch.sigmoid 原:y_pre=F.sigmoid(self.linear(x)) 现:y_pre=torch.sigmoid(self.linear(x)) 1. 2. 通过开始的那个算法流程图的比较也可以看出来。和线性回归基本没差,就是...
通常我们将torch.nn.functional写成F: 代码语言:javascript 复制 importtorch.nn.functionalasF 2.1 F.sigmoid sigmoid又叫做logistic,公式为: sigmoid的值域为 (0,1),所以通常用于二分类问题:大于0.5为一类,小于0.5为另一类。 sigmoid的导数公式为: 导数的值域为(0,0.25)。sigmoid函数的特点为: 函数的值在(0,1)...
逻辑回归模型是线性的二分类模型,模型的表达式如下: 这里的f(x)就是sigmoid函数了,也就是logistic函数,还记得sigmoid函数吗? 为什么说是二分类的问题呢? 我们是根据这个y的取值进行分类的,当取值小于0.5, 就判别为类别0,大于0.5, 就判别为类别1. 那为什么称为线性呢?我们可以对比一下线性回归和逻辑回归的区别: ...
defforward(self,x):y_pred=F.sigmoid(self.linear(x))returny_pred model=LogisticRegressionModel()criterion=torch.nn.BCELoss(size_average=False)optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)forepochinrange(100):y_pred=model(x_data)loss=criterion(y_pred,y_data)print(epoch,loss.item()...
y_pred = F.sigmoid(self.linear(x)) # F.sigmoid() return y_pred #构造函数用于初始化对象, forward是前馈过程中需要执行的计算,没有backward,这是因为Module构造的对象会根据你的计算图自动实现backward model = LogisticRegressionModel() #创建一个LogisticRegressioMoel类的实 ...
classBCELosswithLogits(nn.Module):def__init__(self,pos_weight=1,reduction='mean'):super(BCELosswithLogits,self).__init__()self.pos_weight=pos_weightself.reduction=reductiondefforward(self,logits,target):# logits: [N, *], target: [N, *]logits=F.sigmoid(logits)loss=-self.pos_weight*...
在二分类中,模型通过 {Sigmoid}(x) = \sigma(x) = \frac{1}{1+exp(-x)} 函数将输出压缩映射到(0,1) 区间范围内, 即 y_{i} \in(0,1)。 \mathcal{L}(x,y)=-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}{y_{i}log(\hat{y_{i}}) + (1-y_{i})log(1-\hat{y_{i}})} \\ 4. BCE...
#Sigmoid Function def sigmoid (x): return 1/(1 + np.exp(-x)) #Derivative of Sigmoid Function def derivatives_sigmoid(x): return x * (1 - x) #Variable initialization epoch=5000 #Setting training iterations lr=0.1 #Setting learning rate ...
LogSigmoid激活函数常常被用作与NULLoss损失函数一起使用,用作神经网络反向传播过程中的计算交叉熵的环节。 1.2 LogSigmoid()与Sigmoid()代码 import torchfrom torch import nninput = torch.autograd.Variable(torch.randn(2))print(input) #输出 tensor([0.3439, 0.6682])### 函数括号后还有一个括号,介绍第一...
当x大于0的时候,f(x)值大于0.5; 正是由于上面的特性,sigmoid函数可以被用来进行二分类,比如我们以0.5为界,将大于0.5的值归为类别1,小于0.5的归为类别0。 逻辑回归 有了Sigmoid函数,才有了逻辑回归。 逻辑回归逻辑回归又叫做对数几率回归,也就是说我们是对概率进行建模,而不同于线性回归对Y直接进行建模。