tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits 计算加权交叉熵 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 计算logits和labels之间的softmax交叉熵 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 函数案例 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with
这就是TensorFlow目前提供的有关Cross Entropy的函数实现,用户需要理解多目标和多分类的场景, 根据业务需求(分类目标是否独立和互斥)来选择基于sigmoid或者softmax的实现, 如果使用sigmoid目前还支持加权的实现,如果使用softmax我们可以自己做onehot coding或者使用更易用的sparse_softmax_cross_entropy_with_logits函数。 T...
9、比较BCEWithLogitsLoss和TensorFlow的 sigmoid_cross_entropy_with_logits;softmax_cross_entropy_with_logits pytorch BCEwithLogitsLoss 参考前面8的介绍。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from torchimportnn from torch.autograd
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)...
为了由这种输出值得到对应的p_i,你可以在网络的输出层之后新加一个Sigmoid层,这样便可以将输出值的取值规范到0和1之间,这就是交叉熵公式中的p_i。 当然,你也可以不更改网络输出,而是在将输出值送入交叉熵公式进行性计算之前,手动用Simgmoid函数做一个映射。 在PyTorch中,甚至提供了BCEWithLogitsLoss方法,它可以...
F.cross_entropy将唯一的类ID作为目标（每个示例），而不是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits...
一种用于二分类问题的损失函数,它将Sigmoid函数和二元交叉熵损失结合在一起,通常用于二分类问题,特别是当模型的输出不经过激活函数(如sigmoid函数)时。 BCEWithLogitsLoss损失函数把 Sigmoid 层集成到了 BCELoss 类中, 该版比用一个简单的 Sigmoid 层和 BCELoss 在数值上更稳定, 因为把这两个操作合并为一个层之...
F.cross_entropy将唯一的类ID作为目标（每个示例），而不是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits...
BCEWithLogitcsLoss=Sigmoid+BCELoss https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.CrossEntropyLoss.html https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.BCEWithLogitsLoss.html 这里主要想说下计算损失时label怎么喂 Example1 >>>loss=nn.CrossEntropyLoss()>>>input=torch.randn(3,5,requires_gra...
NLLLoss和CrossEntropyLoss的区别和联系 都是用于单标签分类,而BCELoss和BECWithLogitsLoss都是使用与多标签分类。这里的多标签是指一个样本对应多个label.】 假设输入m张图片,输出一个m*N的tensor,其中N是分类的个数,比如N为词表大小。比如,输入3张图片,分三类,最后的输出是一个 3 ∗ 3 3*3 3∗3的te...