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...
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...
loss=torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(z,y) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 写法二: importtorch x=torch.ones(5)# input tensory=torch.zeros(3)# expected outputw=torch.randn(5,3)b=torch.randn(3)z=torch.matmul(x,w)+b loss=torch.nn.functional.binary_cross_entropy_...
F.binary_cross_entropy_with_logits的用法: F.binary_cross_entropy_with_logits(input,target,weight=None,reduction='mean')input:预测的logits,形状为[N,C],其中N表示样本数量,C表示类别数量target:真实标签,形状为[N,C],取值为0或1weight:可选参数,用于对每个样本或类别进行加权,形状为[N]或[C]reduction...
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,...
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...
sigmoid(d0)...替换为d0...,然后依次将nn.BCELoss(size_average=True)替换为nn.BCEWithLogitsLoss...
1. BCELoss class torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True, reduce=True) * 作用: 计算target 和output 间的二值交叉熵(Binary Cross Entropy) N :batchsize 如果reduce =True l(x,y)=mean(L),if size_average=True l(x,y)=sum(L),if size_average=False ...
torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(input, target, weight=None, size_average=True) 测量目标和输出逻辑之间二进制十进制熵的函数: 详情看BCEWithLogitsLoss。 参数: input- 任意形状的变量 target- 与输入形状相同的变量 weight(可变,可选) - 手动重量重量,如果提供重量以匹配输入张量形状 ...
sigmoid(d0)...替换为d0...,然后依次将nn.BCELoss(size_average=True)替换为nn.BCEWithLogitsLoss...