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Pytorch BCELoss和BCEWithLogitsLoss的使用_python_腳本之家
補(bǔ)充:Pytorch中BCELoss,BCEWithLogitsLoss和CrossEntropyLoss的區(qū)別 BCEWithLogitsLoss = Sigmoid+BCELoss 當(dāng)網(wǎng)絡(luò)最后一層使用nn.Sigmoid時(shí),就用BCELoss,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)最后一層不使用nn.Sigmoid時(shí),就用BCEWithLogitsLoss。 (BCELoss)BCEWithLogitsLoss 用于單標(biāo)簽
www.dbjr.com.cn/article/2121...htm 2025-5-30
細(xì)數(shù)nn.BCELoss與nn.CrossEntropyLoss的區(qū)別_python_腳本之家
1、使用nn.BCELoss需要在該層前面加上Sigmoid函數(shù)。 公式如下: 2、使用nn.CrossEntropyLoss會(huì)自動(dòng)加上Sofrmax層。 公式如下: 可以看出,這兩個(gè)計(jì)算損失的函數(shù)使用的激活函數(shù)不同,故而最后的計(jì)算公式不同。 補(bǔ)充拓展:pytorch的BCELoss和cross entropy BCELoss: torch.nn.BCELoss: 1 2 3 4 5 Input: (N,*)(N...
www.dbjr.com.cn/article/1816...htm 2025-6-3
解決keras GAN訓(xùn)練是loss不發(fā)生變化,accuracy一直為0.5的問題_python...
1、Binary Cross Entropy 常用于二分類問題,當(dāng)然也可以用于多分類問題,通常需要在網(wǎng)絡(luò)的最后一層添加sigmoid進(jìn)行配合使用,其期望輸出值(target)需要進(jìn)行one hot編碼,另外BCELoss還可以用于多分類問題Multi-label classification. 定義: For brevity, let x = output, z = target. The binary cross entropy loss is ...
www.dbjr.com.cn/article/1899...htm 2025-6-5
pytorch中交叉熵?fù)p失函數(shù)的使用小細(xì)節(jié)_python_腳本之家
類型三:F.binary_cross_entropy()與torch.nn.BCELoss(),以下兩種情況都可以使用: 當(dāng)網(wǎng)絡(luò)輸出的節(jié)點(diǎn)為2時(shí),一個(gè)節(jié)點(diǎn)為real另一個(gè)節(jié)點(diǎn)為fake,那么必然要采用softmax將logits映射為概率(兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的概率和為1),此時(shí)該函數(shù)輸入為onehot label + softmax prob,計(jì)算出的交叉熵?fù)p失與類型一結(jié)算結(jié)果相同。 當(dāng)網(wǎng)絡(luò)的輸出...
www.dbjr.com.cn/article/2740...htm 2025-6-3
pytorch GAN偽造手寫體mnist數(shù)據(jù)集方式_python_腳本之家
adversarial_loss=torch.nn.BCELoss() # Initialize generator and discriminator generator=Generator() discriminator=Discriminator() ifcuda: generator.cuda() discriminator.cuda() adversarial_loss.cuda() # Configure data loader os.makedirs("../../data/mnist", exist_ok=True) ...
www.dbjr.com.cn/article/1781...htm 2025-5-28
PyTorch之怎樣選擇合適的優(yōu)化器和損失函數(shù)_python_腳本之家
criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss() loss=criterion(output, target) 二元交叉熵?fù)p失(Binary Cross-Entropy Loss) 這種損失函數(shù)用于二分類任務(wù)。 它計(jì)算實(shí)際標(biāo)簽和預(yù)測(cè)概率之間的交叉熵。 代碼示例: 1 2 criterion=torch.nn.BCELoss() loss=criterion(output, target) ...
www.dbjr.com.cn/python/315930j...htm 2025-6-6
PyTorch零基礎(chǔ)入門之邏輯斯蒂回歸_python_腳本之家
如下圖右方表格所示,當(dāng) y ^ \hat{y} y^?越接近y時(shí)則BCE Loss值越小。 三、邏輯斯蒂回歸(分類)PyTorch實(shí)現(xiàn) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 ...
www.dbjr.com.cn/article/2256...htm 2025-5-14
Python龍貝格法求積分實(shí)例_python_腳本之家
今天小編就為大家分享一篇Python龍貝格法求積分實(shí)例,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧 我就廢話不多說了,直接上代碼吧! 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
www.dbjr.com.cn/article/1816...htm 2025-6-9
Pytorch 實(shí)現(xiàn)focal_loss 多類別和二分類示例_python_腳本之家
loss = -1 * alpha * torch.pow((1 - pt), gamma) * logpt if self.size_average: loss = loss.mean() else: loss = loss.sum() return loss class BCEFocalLoss(torch.nn.Module): """ 二分類的Focalloss alpha 固定 """ def __init__(self, gamma=2, alpha=0.25, reduction='elementwise...
www.dbjr.com.cn/article/1784...htm 2025-6-9