Pytorch详解BCELoss和BCEWithLogitsLoss https://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/85222093 ...
BCELoss CLASStorch.nn.BCELoss weight None,size average None,reduce None,reduction mean 创建一个标准来度量目标和输出之间的二进制交叉熵。 unreduced i.e. withreductionset to none 时该损失描述为: 其中N是批尺寸,如果reduction不是 none 默认为 mean , 则 ...
2019-07-18 15:54 0 8060 推荐指数:
Pytorch详解BCELoss和BCEWithLogitsLoss https://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/85222093 ...
引自:https://www.cnblogs.com/jiangkejie/p/11207863.html BCELoss CLASS torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean ...
详细理论部分可参考https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10862733.html BCELoss()和BCEWithLogitsLoss()的输出logits和目标labels(必须是one_hot形式)的形状相同 ...
这个东西,本质上和nn.BCELoss()没有区别,只是在BCELoss上加了个logits函数(也就是sigmoid函数),例子如下: 输出结果分别为: 可以看到,nn.BCEWithLogitsLoss()相当于是在nn.BCELoss()中预测结果pred ...
一、pytorch中各损失函数的比较 Pytorch中Softmax、Log_Softmax、NLLLoss以及CrossEntropyLoss的关系与区别详解 Pytorch详解BCELoss和BCEWithLogitsLoss 总结这两篇博客的内容 ...
一、BCELoss 二分类损失函数 输入维度为(n, ), 输出维度为(n, ) 如果说要预测二分类值为1的概率,则建议用该函数! 输入比如是3维,则每一个应该是在0——1区间内(随意通常配合sigmoid函数使用),举例 ...
最近在做交叉熵的魔改,所以需要好好了解下交叉熵,遂有此文。 关于交叉熵的定义请自行百度,相信点进来的你对其基本概念不陌生。 本文将结合PyTorch,介绍离散形式的交叉熵在二分类以及多分类中的应用。注意,本文出现的二分类交叉熵和多分类交叉熵,本质上都是一个东西,二分类交叉熵可以看作是多分类交叉 ...
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