1. tf.losses.sigmoid_cross_entropy import tensorflow as tf batch_size = 4 num_classes = 2 ''' tf.losses.sigmoid_cross_entropy适用于二分类问题,是对logits先进行sigmoid再求交叉熵 args: logits:不经过sigmoid处理的神经网络输出,是分类器对每个类别打的分数,shape:[batch_size, num_classes] labels:真...
交叉熵计算输入的logits都不是softmax或sigmoid的输出,而是softmax或sigmoid函数的输入,也就是说在调用损失函数时会在内部进行sigmoid或softmax操作,直接喂给网络预测的输出值就可以了,而不能在调用函数前进行softmax或sigmoid,会导致计算会出错。 常用函数: tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() tf.nn.sparse...
每行代表每一张图片的模型输出向量. 先用Sigmoid给这些值都搞到0~1之间: 假设Target是:(sigmoid用来处理多标签分类问题,这里也可以看出来) BCELOSS的计算过程如下 BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步 2. CrossEntropyLoss函数: 在图片单标签分类时,输入m张图片,输出一个mN的Tensor,其中N是分类个数。
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 复制 from torchimportnn from torch.autogradimportVariable bce_criterion=nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None,reduce=False)y=Variable(torch...
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...
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...
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...
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...
pytorch支持多种损失函数,这里只介绍交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)和二元交叉熵损失函数(nn.BCELoss)。交叉熵损失函数可用于多类别(multi-class) 分类,二元交叉熵损失函数可用于多标签(multi-label)分类。 nn.CrossEntropyLoss 之多类别分类 pytorch中图像的标签编号为标量:0、1 、2 … C-1,输入到损失函数...