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/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 ...
原文：pytorch 損失函數（nn.BCELoss 和 nn.CrossEntropyLoss）（思考多標簽分類問題）
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 的概率，則建議用該函數 輸入比如是 維，則每一個應該是在 區間內 隨意通常配合sigmoid函數使用 ，舉例如下： 二 nn.CrossEntropyLoss 交叉熵損失函數 輸入維度 batch size, feature dim 輸出維度 batch size, X input torch.te ...
2020-11-25 17:27 0 2218 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/article/details/103775032 二分類的交叉熵公式是: 如果是多分類,交叉熵公式 ...
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pytorch的torch.nn.CrossEntropyLoss()
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