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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
基于BCEWithLogitsLoss樣本不均衡的處理方案_python_腳本之家
現(xiàn)在講一下BCEWithLogitsLoss里的pos_weight使用方法 比如我們有正負(fù)兩類(lèi)樣本,正樣本數(shù)量為100個(gè),負(fù)樣本為400個(gè),我們想要對(duì)正負(fù)樣本的loss進(jìn)行加權(quán)處理,將正樣本的loss權(quán)重放大4倍,通過(guò)這樣的方式緩解樣本不均衡問(wèn)題。 1 2 3 4 criterion = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([4])) # pos_weight ...
www.dbjr.com.cn/article/2121...htm 2025-5-28
在PyTorch中實(shí)現(xiàn)可解釋的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法詳解_python_腳本之家
loss_form_y=torch.nn.BCEWithLogitsLoss() model.train() forepochinrange(2001): optimizer.zero_grad() # generate concept and task predictions c_pred=concept_encoder(x_train) y_pred=task_predictor(c_pred) # update loss concept_loss=loss_form_c(c_pred, c_train) task_loss=loss_form_y(y...
www.dbjr.com.cn/python/288987s...htm 2025-5-25
Pytorch十九種損失函數(shù)的使用詳解_python_腳本之家
BCEWithLogitsLoss損失函數(shù)把 Sigmoid 層集成到了 BCELoss 類(lèi)中. 該版比用一個(gè)簡(jiǎn)單的 Sigmoid 層和 BCELoss 在數(shù)值上更穩(wěn)定, 因?yàn)榘堰@兩個(gè)操作合并為一個(gè)層之后, 可以利用 log-sum-exp 的 技巧來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)值穩(wěn)定.1 torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, reduction='mean', pos_weight=None)...
www.dbjr.com.cn/article/1857...htm 2025-5-14
Pytorch實(shí)現(xiàn)圖片異常檢測(cè)功能_python_腳本之家
#BCEWithLogitsLoss是先將輸入數(shù)據(jù)乘以Logistic, # 再計(jì)算二進(jìn)制交叉熵 criterion = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='mean') #對(duì)參數(shù)進(jìn)行硬編碼 z_dim = 20 mini_batch_size = 64 #將網(wǎng)絡(luò)載入GPU中 G.to(device) E.to(device) D.to(device) G.train() #將模型設(shè)置為訓(xùn)練模式 E.train() #將模型設(shè)置...
www.dbjr.com.cn/python/320682n...htm 2025-6-8
Pytorch 的損失函數(shù)Loss function使用詳解_python_腳本之家
bce_criterion = nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, reduce=False) multi_criterion = nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, reduce=False) bce_criterion_class = nn.BCEWithLogitsLoss(weight=class_weight, reduce=False) multi_criterion_class = nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=class_weight, reduce...
www.dbjr.com.cn/article/1776...htm 2025-5-28
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(lèi)型一:F.cross_entropy()與torch.nn.CrossEntropyLoss() 網(wǎng)絡(luò)的輸出節(jié)點(diǎn)為2,表示real和fake(類(lèi)別1和類(lèi)別2) 類(lèi)型二:F.binary_cross_entropy_with_logits()與torch.nn.BCEWithLogitsLoss() 由于這兩個(gè)函數(shù)自帶sigmoid函數(shù),要想完成二分類(lèi),網(wǎng)絡(luò)的輸出節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)必須設(shè)置為1 類(lèi)型三:F.binary_cross_entropy()與torch...
www.dbjr.com.cn/article/2740...htm 2025-6-3
YOLOV5代碼詳解之損失函數(shù)的計(jì)算_python_腳本之家
yolov5代碼用nn.BCEWithLogitsLoss或FocalLoss評(píng)價(jià)目標(biāo)框和預(yù)測(cè)框的類(lèi)損失和置信度損失 . yolov5代碼用寬高比選擇對(duì)應(yīng)真實(shí)框的預(yù)測(cè)框,且每一個(gè)真實(shí)框?qū)?yīng)三個(gè)預(yù)測(cè)框 。 1、位置損失 yolov5代碼用IOU值評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)框和真實(shí)框的位置損失, 本文介紹CIoU指標(biāo). 公式如下截圖: 公式中參數(shù)代表的意義如下: IOU: 預(yù)測(cè)框和...
www.dbjr.com.cn/article/2424...htm 2025-5-27
pytorch中常用的損失函數(shù)用法說(shuō)明_python_腳本之家
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是度量?jī)蓚€(gè)概率分布間的差異性信息,在某一程度上也可以防止梯度學(xué)習(xí)過(guò)慢,公式可見(jiàn)下,Pytorch調(diào)用函數(shù)有兩個(gè),一個(gè)是nn.BCELoss函數(shù),用的時(shí)候要結(jié)合Sigmoid函數(shù),另外一個(gè)是nn.BCEWithLogitsLoss() 5)多分類(lèi)交叉熵?fù)p失函數(shù) 也是度量?jī)蓚€(gè)概率分布間的差異性信息,Pytorch調(diào)用函數(shù)也有兩個(gè),一個(gè)是nn.NLLLos...
www.dbjr.com.cn/article/2121...htm 2025-5-27
pytorch1.60 torch.nn在pycharm中無(wú)法自動(dòng)智能提示的解決_python_腳本之...
from .loss import BCELoss as BCELoss, BCEWithLogitsLoss as BCEWithLogitsLoss, CTCLoss as CTCLoss, \ CosineEmbeddingLoss as CosineEmbeddingLoss, CrossEntropyLoss as CrossEntropyLoss, \ HingeEmbeddingLoss as HingeEmbeddingLoss, KLDivLoss as KLDivLoss, L1Loss as L1Loss, MSELoss as MSELoss, \...
www.dbjr.com.cn/python/316373c...htm 2025-5-27