Pytorch中的MultiLabelSoftMarginLoss 那么其实还留下一个问题就是Pytorch中是否有 交叉熵 不是一个数,而是一个batch中每个样本的loss,所以一般配合tf.reduce_mean(loss)使用。 计算公式: softmax_cross_entropy_with_logits 测量类别...函数来完成。 因为交叉熵一般会与softmax回归一起使
PyTorch等效于tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits和tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits的交...
PyTorch等效于tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits和tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits的交...
pytorch--BCELoss pytorch--BCELoss解释参考 定义在tensorflow/python/ops/nn_impl.py. 功能:计算在给定logits和label之间的sigmoid cross entropy。测量离散分类任务中的概率误差,其中每个类是独立的,而不是相互排斥的。 例如,可以执行多标签分类,其中图片可以同时包含大象和狗。 通俗的解释是在进行分类任务时,计算我...