Pytorch詳解BCELoss和BCEWithLogitsLoss https://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/85222093 ...
引自:https: www.cnblogs.com jiangkejie p .html 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 ...
2020-01-03 19:18 0 1380 推薦指數:
Pytorch詳解BCELoss和BCEWithLogitsLoss https://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/85222093 ...
BCELoss CLASS torch.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. ...
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 ...
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 ...
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1. 定義 數學公式為 Loss = -w * [p * log(q) + (1-p) * log(1-q)] ,其中p、q分別為理論標簽、實際預測值,w為權重。這里的log對應數學上的ln。 PyTorch對應函數為: torch.nn.BCELoss(weight=None ...
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、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 ...