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...
weighted_cross_entropy_with_logits(targets, logits, pos_weight, name=None): 此函数功能以及计算方式基本与tf_nn_sigmoid_cross_entropy_with_logits差不多,但是加上了权重的功能,是计算具有权重的sigmoid交叉熵函数 计算方法 : posweight∗targets∗−log(sigmoid(logits))+(1−targets)∗−log(1−...
tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits( labels=labels, logits=logits, pos_weight=tf.constant(1.5)).numpy() array([3.0211994e-01,8.8049585e-01,4.5776367e-05], dtype=float32) tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits( labels=labels, logits=logits, pos_weight=tf.constant(0.5)).numpy() arr...
weighted_cross_entropy_with_logits(targets, logits, pos_weight, name=None): 此函数功能以及计算方式基本与tf_nn_sigmoid_cross_entropy_with_logits差不多,但是加上了权重的功能,是计算具有权重的sigmoid交叉熵函数 计算方法 :posweight∗targets∗−log(sigmoid(logits))+(1−targets)∗−log(1−...
weighted_cross_entropy_with_logits(targets, logits, pos_weight, name=None): 此函数功能以及计算方式基本与tf_nn_sigmoid_cross_entropy_with_logits差不多,但是加上了权重的功能,是计算具有权重的sigmoid交叉熵函数 计算方法 : posweight∗targets∗−log(sigmoid(logits))+(1−targets)∗−log(1−...
损失函数（loss function）是用来评测模型的预测值f(x)与真实值Y的相似程度，损失函数越小，就代表模型...
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...
weighted_cross_entropy_with_logits 2017-08-26 16:05 −... WUST许志伟 0 10184 Codeforces Round #604 (Div. 1) - 1C - Beautiful Mirrors with queries 2019-12-09 11:36 −###题意 给出排成一列的 $n$ 个格子,你要从 $1$ 号格子走到 $n$ 号格子之后(相当于 $n+1$ 号格子),一旦你...