pytorch 損失函數（nn.BCELoss 和 nn.CrossEntropyLoss）（思考多標簽分類問題）
如下： 二、nn.CrossEntropyLoss 交叉熵損失函數 輸入維度（batch_size, feature_dim） 輸出維 ...
原文：Pytorch-區分nn.BCELoss()、nn.BCEWithLogitsLoss()和nn.CrossEntropyLoss() 的用法
詳細理論部分可參考https: www.cnblogs.com wanghui garcia p .html BCELoss 和BCEWithLogitsLoss 的輸出logits和目標labels 必須是one hot形式 的形狀相同。 CrossEntropyLoss 的目標labels的形狀是 , 以下面為例，不能是one hot形式 ，輸出logits是 , 。如果是多分類，labels ...
2020-10-17 15:37 0 3444 推薦指數：
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參考鏈接: https://www.cnblogs.com/JeasonIsCoding/p/10171201.html https://blog.csdn.net/qq_27095227/artic ...
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pytorch的torch.nn.CrossEntropyLoss()
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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 ...