在PyTorch中,torch.binary_cross_entropy_with_logits函数用于计算二分类任务的交叉熵损失,它接受模型的logits(即未经sigmoid激活的原始输出)和真实标签作为输入。当你遇到RuntimeError,特别是关于输出形状(shape)的问题时,这通常意味着输入的形状不满足函数的要求。 以下是一些可能导致RuntimeError
r"""Function that measures Binary Cross Entropy between target and input logits. See :class:`~torch.nn.BCEWithLogitsLoss` for details. Args: input: Tensor of arbitrary shape as unnormalized scores (often referred to as logits). target: Tensor of the same shape as input with values between ...
binary_cross_entropy_with_logits(input, target) print(loss) 2. unsqueeze和clamp的用法 ## 计算classification损失,即类别的置信度的损失 pred_cls_pos = pred_cls[pos_masks] gt_classes_pos = gt_classes[pos_masks] * ious.unsqueeze(-1).clamp(0.) loss_cls = self.loss_classes(pred_cls_pos, ...
torch中损失函数的记录 1. F.binary_cross_entropy_with_logits 在BCELoss前自动添加了sigmoid函数来归一化pred,简化结果 2. F.cross_entropy 是softmax + log + null_loss的集成函数 其中softmax函数用于归一化数值,其每个样本的类别概率和为1 log为损失计算中的符号计算 null_loss用于将标签构建为one_hot形式...
Cross Entropy 对于Cross Entropy,以下是我见过最喜欢的一个解释: 在机器学习中,P 往往用来表示样本的真实分布,比如 [1, 0, 0] 表示当前样本属于第一类;Q 往往用来表示模型所预测的分布,比如 [0.7, 0.2, 0.1]。这里直观的理解就是,如果用 P 来描述样本,那就非常完美,而用 Q 来描述样本,虽然可以大致描述,...
binary_cross_entropy和binary_cross_entropy_with_logits 有一个(类)损失函数名字中带了with_logits. 而这里的logits指的是,该损失函数已经内部自带了计算logit的操作,无需在传入给这个loss函数之前手动使用sigmoid/softmax将之前网络的输入映射到[0,1]之间。所以,输入不要求值域为[0,1],在这个损失函数内部就会自动...
二元交叉熵 (Binary Cross Entropy): 对于一个二分类问题,二元交叉熵损失定义如下: L=−(ylog (p)+(1−y)log (1−p))L = - (y \log(p) + (1-y) \log(1-p))L=−(ylog(p)+(1−y)log(1−p))其中 ppp 是模型对于标签为 yyy 的预测概率。 Sigmoid 激活函数: 当模型的最后一层...
Gradientfunctionforloss = <BinaryCrossEntropyWithLogitsBackward0 object at 0x7efc61a05240> 计算梯度 为了优化神经网络中参数的权重,我们需要计算损失函数对参数的导数,即我们需要以固定值x和y求偏导:∂loss∂w,∂loss∂b。要计算这些导数,我们调用loss.backward(),然后从w.grad和b.grad获取梯度值:...
torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(input, target, weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction=‘mean’, pos_weight=None) 参数说明 input神经网络预测结果(未经过sigmoid),任意形状的tens......
这里使用了binary_cross_entropy_with_logits,该函数自带sigmoid操作,所以网络输出值直接传进来即可,不需要我们自己手动sigmoid。 另外,如果我们的输入值趋近于0或1,那么经过log函数得到的结果趋近于无穷大,这种情况下反向求导会无法继续计算下去,pytorch的解决方案是将经过Log后的结果限制在[-100, 100]内的范围,这样就...