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 ...
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 的概率,则建议用该函数 输入比如是 维,则每一个应该是在 区间内 随意通常配合sigmoid函数使用 ,举例如下: 二 nn.CrossEntropyLoss 交叉熵损失函数 输入维度 batch size, feature dim 输出维度 batch size, X input torch.te ...
2020-11-25 17:27 0 2218 推荐指数:
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 ...
1.CrossEntropyLoss()损失函数 交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度,为什么这么说呢,举个例子:在做分类的训练的时候,如果一个样本属于第K类,那么这个类别所对应的的输出节点的输出值应该为1,而其他节点的输出都为0,即[0,0,1,0,….0,0],这个数组也就 ...
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 ...
nn.CrossEntropyLoss()这个损失函数和我们普通说的交叉熵还是有些区别。 $x$是模型生成的结果,$class$是数据对应的label $loss(x,class)=-log(\frac{exp(x[class])}{\sum_j exp(x[j])})=-x[class ...
参考链接: https://www.cnblogs.com/JeasonIsCoding/p/10171201.html https://blog.csdn.net/qq_27095227/article/details/103775032 二分类的交叉熵公式是: 如果是多分类,交叉熵公式 ...
nn.CrossEntropyLoss pytorch中交叉熵计算方式为: \[H(p,q) = -\sum p(i)logq(i) \] 其中,p为真实值矩阵,q为预测值矩阵 当P使用one-hot embedding时,只有在分类正确时 nn.CrossEntropyLoss ...
的loss function(损失函数)。 举一个很简单的例子,我们有一个三分类问题,对于一个input \( ...
https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html ...