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的原因及其解决方案: 输...
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...
binary_cross_entropy_with_logits(input, gpu_wrapper(Variable(torch.zeros(input.shape[0]))) elif self.gan_type == 'WGAN_hinge': if target_is_real: return F.relu(1.0 - input).mean() else: return F.relu(input + 1.0).mean() else: raise ValueError() Example...
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...
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...
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...
并应用sigmoid函数，使用logits形式的z和目标yloss=torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits...
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,...
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 ...
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...