BCEWithLogitsLoss

Pytorch损失函数之BCELoss与BCEWithLogitsLoss

1.先说结论nn.BCEWithLogitsLoss等于nn.BCELoss+nn.Sigmoid。主要用于二分类问题，多标签分类问题。图为Pytorch Document对于BCEWithLogitsLoss的描述，这个损失函数结合了Sigmoid和BCELoss。2.公式分解BCEWith...
2020-05-24 10:05 阅读数 334

【Pytorch】BCELoss和BCEWithLogitsLoss损失函数详解

在Pytorch中，BCELoss和BCEWithLogitsLoss是一组常用的二元交叉熵损失函数，常用于二分类问题，其区别在于前者的输入为已进行sigmoid处理过的值，而后者为sigmoid函数11+exp⁡(−x)\frac{1}{1+\exp(-x)}1+exp(−x)1​中的xxx...
2020-02-18 20:34 阅读数 621

pytorch学习-torch.nn.BCELoss（）和torch.nn.BCEWithLogitsLoss（）

1. BCELossclass torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True, reduce=True)作用：计算target和output间的二值交叉熵(Binary Cross Entropy)N :batchsize如果reduce =T...
2019-02-27 20:27 阅读数 343

Pytorch详解BCELoss和BCEWithLogitsLoss

BCELoss在图片多标签分类时，如果3张图片分3类，会输出一个3*3的矩阵。先用Sigmoid给这些值都搞到0~1之间：假设Target是：BCELoss是−1n∑(yn×ln⁡xn+(1−yn)×ln⁡(1−xn))-\frac 1 n\sum(y_n \times \ln x_n+(1-...
2018-12-23 13:34 阅读数 129
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