loss_BCE_nn=loss_func_BCE(m(pd), gt) loss_BCE_F=F.binary_cross_entropy(m(pd), gt)print("Sigmoid + BCE: nn({}) / F({})".format(loss_BCE_nn, loss_BCE_F))print("---") Sigmoid + BCE: 图像分类: 语义分割: 代码: importtorchimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as ...
二分类(Binary classification) 标签是两个类别之一,例如是或否 根据某人的健康情况预测某人是否患有心脏病。 多类分类(Multi-class classification) 标签是多个类别(大于两个)中的一个 确定照片是食物、人还是狗。 多标签分类(Multi-label classification) 标签是多个类别(大于两个)中的一个或是多个,不固定 预测维...
Cross entropy loss 交叉熵损失Mutli-class classification 多类分类torch.nn.CrossEntropyLoss Mean absolut...
CrossEntropyLoss:用于多类分类的分类交叉熵损失。 MSELoss:回归的均方损失。 有关一般损失函数的更多信息,可通过下方链接查看: 训练深度学习神经网络的损耗函数(https://machinelearningmastery.com/loss-and-loss-functions-for-training-deep-learning-neural-networks/) 随机梯度下降用于优化,标准算法由SGD类提供,尽管...
机器学习中的各种损失函数SVM multiclass loss(Hinge loss) 这是一个合页函数,也叫Hinge function,loss 函数反映的是我们对于当前分类结果的不满意程度。在这里,多分类的SVM,我们的损失函数的含义是这样的:对于当前的一组分数,对应于不同的类别,我们希望属于真实类别的那个分数比其他的类别的分数要高,并且最好要高...
A very good implementation of Focal Loss could be find in What is Focal Loss and when should you use it. But this implementation is only for binary classification as it has alpha and 1-alpha for two classes in self.alpha tensor. In case of multi-class classification or multi-...
多项分类(multiclass classification):有两个以上的类别 交叉熵(cross-entropy):所有标签分布的预期损失值 层次分类(hierarchical classification):一些分类任务的变体可以用于寻找层次结构,层次结构假定在许多类之间存在某种关系 标记问题 多标签分类(multi-label classification):学习预测不相互排斥的类别的问题 ...
Multi-class Focal Loss An (unofficial) implementation of Focal Loss, as described in the RetinaNet paper,https://arxiv.org/abs/1708.02002, generalized to the multi-class case. It is essentially an enhancement to cross-entropy loss and is useful for classification tasks when there is a large ...
nll_loss:This loss is the negative log likelihood loss. gaussian_nll_loss:This loss is a gaussian negative log likelihood loss. l1_loss:This function is used which takes mean element-wise element value difference. multi_margin_loss:This is used to improve the multiclass multi-classification hin...
在PyTorch中,可以为每个模型层使用不同的优化器,可以通过以下步骤实现: 1. 首先,定义模型并将其分成不同的模型层。每个模型层可以是一个单独的nn.Module子类。 2. 创建一个字典,用...