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. ...
Pytorch詳解BCELoss和BCEWithLogitsLoss https: blog.csdn.net qq article details ...
2020-05-09 14:44 0 2069 推薦指數:
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. ...
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 ...
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 ...
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 ...
導語 深度學習框架Pytorch發展勢頭驚人,這點小編也深有體會,翻翻Github上深度學習的開源代碼,發現用Pytorch真的多了不少,所以小編最近也正在入坑Pytorch,順便寫寫文章做些總結。認真看完這篇文章,你將收獲: 理解Tensor的創建 理解Tensor的加速 理解 ...