Pytorch詳解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 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:
Pytorch詳解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 ...
詳細理論部分可參考https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10862733.html BCELoss()和BCEWithLogitsLoss()的輸出logits和目標labels(必須是one_hot形式)的形狀相同 ...
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 ...
一、pytorch中各損失函數的比較 Pytorch中Softmax、Log_Softmax、NLLLoss以及CrossEntropyLoss的關系與區別詳解 Pytorch詳解BCELoss和BCEWithLogitsLoss 總結這兩篇博客的內容 ...
一、BCELoss 二分類損失函數 輸入維度為(n, ), 輸出維度為(n, ) 如果說要預測二分類值為1的概率,則建議用該函數! 輸入比如是3維,則每一個應該是在0——1區間內(隨意通常配合sigmoid函數使用),舉例 ...
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。 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 ...
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