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 ...
原文：(七)詳解pytorch中的交叉熵損失函數nn.BCELoss()、nn.BCELossWithLogits()，二分類任務如何定義損失函數，如何計算准確率、如何預測
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熵的一個特例，只不過在PyTorch中對應方法的實現方式不同 不同之處將在正文詳細講解 。 好了，廢話少敘 ...
2021-05-16 02:51 2 20383 推薦指數：
相關推薦
邏輯回歸(Logistic Regression)二分類原理，交叉熵損失函數及python numpy實現
本文目錄： 1. sigmoid function (logistic function) 2. 邏輯回歸二分類模型 3. 神經網絡做二分類問題 4. python實現神經網絡做二分類問題 ...
交叉熵損失，softmax函數和 torch.nn.CrossEntropyLoss()中文
的loss function（損失函數）。 舉一個很簡單的例子，我們有一個三分類問題，對於一個input \( ...
pytorch的nn.MSELoss損失函數
https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/81029791 ...
pytorch的nn.MSELoss損失函數
MSE是mean squared error的縮寫，即平均平方誤差，簡稱均方誤差。 MSE是逐元素計算的，計算公式為： 舊版的nn.MSELoss()函數有reduce、size_average兩個參數，新版的只有一個reduction參數了，功能是一樣的。reduction的意思是維度要不要 ...
pytorch中torch.nn.MSELoss損失函數用法
loss=torch.nn.MSELoss w=np.array([1.0,2.0,3.0]) w1=np.array([1.0,2.0,2.0]) print(loss(torch.tensor(w),torch.tensor(w1))) 輸出值了0.333。 輸出表明loss損失函數 ...
Pytorch-均方差損失函數和交叉熵損失函數
均方差損失函數mse_loss()與交叉熵損失函數cross_entropy() 1.均方差損失函數mse_loss() 均方差損失函數是預測數據和原始數據對應點誤差的平方和的均值。 \[MSE=\frac{1}{N}( y^`−y)^2 \] N為樣本個數，y ...
Pytorch常用的交叉熵損失函數CrossEntropyLoss()詳解
本篇借鑒了這篇文章，如果有興趣，大家可以看看：https://blog.csdn.net/geter_CS/article/details/84857220 1、交叉熵：交叉熵主要是用來判定實際的輸出與期望的輸出的接近程度 2、CrossEntropyLoss()損失函數結合 ...