loss = bce_loss(outputs, targets) 如果两类样本数量严重不平衡,可以使用加权二元交叉熵损失(Weighted Binary Cross-Entropy Loss)来调整不同类别的权重,以确保模型在训练时对较少出现的类别给予更多关注。 import torch import torch.nn as nn # 假设有两类,其中类0的样本较少 num_samples = [100, 1000] #...
在PyTorch中,可以使用torch.nn.functional中的weighted_cross_entropy_with_logits函数来模拟加权交叉熵损失函数。 加权交叉熵损失函数是一种常用的用于多分类问题的损失函数,它可以解决类别不平衡问题。在实际应用中,不同类别的样本数量可能存在差异,为了平衡不同类别的重要性,可以使用加权交叉熵损失函数。 weighted_cross...
在计算具体的损失时loss = loss_fn(y_pred.squeeze(), train_y),这里实际上在 Loss 中进行一次前向传播,最终调用BCELoss()的forward()函数F.binary_cross_entropy(input, target, weight=self.weight, reduction=self.reduction)。 下面介绍 PyTorch 提供的损失函数。注意在所有的损失函数中,size_average和...
Binary cross entropy (BCE) loss is a special case of cross entropy loss for binary classification problems. It calculates the amount of surprise in a binary target distribution given a binary predicted distribution.相比于多分类问题,二元交叉熵损失在处理二分类问题时更加直观和简单。BCE loss is defined...
在计算具体的损失时loss = loss_fn(y_pred.squeeze(), train_y),这里实际上在 Loss 中进行一次前向传播,最终调用BCELoss()的forward()函数F.binary_cross_entropy(input, target, weight=self.weight, reduction=self.reduction)。 下面介绍 PyTorch 提供的损失函数。注意在所有的损失函数中,size_average和...
pytorch实现⼆分类交叉熵逆样本频率权重 通常，由于类别不均衡，需要使⽤weighted cross entropy loss平衡。def inverse_freq(label):"""输⼊label [N,1,H,W],1是channel数⽬ """den = label.sum() # 0 _,_,h,w= label.shape num = h*w alpha = den/num # 0 return torch.tensor([alpha,...
更多的时候以类的方式定义,观察Pytorch自带的损失函数,部分损失函数直接继承自_Loss类,部分则先继承自_WeightedLoss类,而_WeightedLoss又继承自_Loss类。_Loss类则最终继承自nn.Module。 _Loss类的定义如下: class _Loss(Module): reduction: str def __init__(self, size_average=None, reduce=None, reduction...
BCE=F.binary_cross_entropy(inputs,targets,reduction='mean') BCE_EXP= torch.exp(-BCE) focal_loss = alpha * (1 -BCE_EXP) ** gamma *BCE return focal_loss 3|0总结: 自定函数可以通过函数和类两种方式进行实现,不过在实际运用中用类更多,我们全程使用PyTorch提供的张量计算接口,这样集不需要我们去...
(inputs) #flatten label and prediction tensors inputs = inputs.view(-1) targets = targets.view(-1) #first compute binary cross-entropy BCE = F.binary_cross_entropy(inputs, targets, reduction='mean') BCE_EXP = torch.exp(-BCE) focal_loss = alpha * (1-BCE_EXP)**gamma * BCE ...
I've implemented an analog of weighted_cross_entropy_with_logits in my current project. It's useful for working with imbalanced datasets. I want to add it to PyTorch but I'm in doubt if it is really needed for others. For example, my imp...