原文:pytorch BCELoss和BCEWithLogitsLoss

BCELoss CLASStorch.nn.BCELoss weight None,size average None,reduce None,reduction mean 創建一個標准來度量目標和輸出之間的二進制交叉熵。 unreduced i.e. withreductionset to none 時該損失描述為: 其中N是批尺寸,如果reduction不是 none 默認為 mean , 則 ...

2019-07-18 15:54 0 8060 推薦指數:

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BCELossBCEWithLogitsLoss

引自:https://www.cnblogs.com/jiangkejie/p/11207863.html BCELoss CLASS torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean ...

Sat Jan 04 03:18:00 CST 2020 0 1380
Pytorch nn.BCEWithLogitsLoss() 的簡單理解與用法

這個東西,本質上和nn.BCELoss()沒有區別,只是在BCELoss上加了個logits函數(也就是sigmoid函數),例子如下: 輸出結果分別為: 可以看到,nn.BCEWithLogitsLoss()相當於是在nn.BCELoss()中預測結果pred ...

Sun Mar 06 18:21:00 CST 2022 0 802
(七)詳解pytorch中的交叉熵損失函數nn.BCELoss()、nn.BCELossWithLogits(),二分類任務如何定義損失函數,如何計算准確率、如何預測

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。 關於交叉熵的定義請自行百度,相信點進來的你對其基本概念不陌生。 本文將結合PyTorch,介紹離散形式的交叉熵在二分類以及多分類中的應用。注意,本文出現的二分類交叉熵和多分類交叉熵,本質上都是一個東西,二分類交叉熵可以看作是多分類交叉 ...

Sun May 16 10:51:00 CST 2021 2 20383
 
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