BCELoss和BCEWithLogitsLoss

BCELoss：需要先将最后一层经过sigmoid进行缩放然后再通过该函数

BCEWithLogitsLoss：BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步，不再需要在最后经过sigmoid进行缩放，直接对最后得到的logits进行处理。

BCELoss和BCEWithLogitsLoss相关推荐

多标签分类、BCELoss和BCEWithLogitsLoss用法
他们都用于多类别多分类 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: 下面用BCELoss来验证 ...
GAN-详解BCELoss和BCEWithLogitsLoss
一.BCELoss() 生成对抗网络的所使用到的loss函数BCELoss和BCEWithLogitsLoss 其中BCELoss的公式为: 其中y是target,x是模型输出的值. 二.例子 imp ...
BCELoss和BCEWithLogitsLoss的区别
BCELoss和BCEWithLogitsLoss要求的input都是经过sigmoid产生的分类概率,target是0或1的二分类. 假设我们有一个3×3的输入,也就是batch_size是3,ta ...
pytorch几种损失函数CrossEntropyLoss、NLLLoss、BCELoss、BCEWithLogitsLoss、focal_loss、heatmap_loss
分类问题常用的几种损失,记录下来备忘,后续不断完善. nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失常用于多分类问题 CE = nn.CrossEntropyLoss() loss = CE( ...
[Pytorch] BCELoss和BCEWithLogitsLoss(Sigmoid-BCELoss合成为一步)
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: 下面我们用BCELoss来验证一下Loss是不是0 ...
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 − 1 n ∑ ( y n × ...
深刻剖析与实战BCELoss详解（主）和BCEWithLogitsLoss（次）以及与普通CrossEntropyLoss的区别（次）
文章目录前言 BCELoss原理 BCELoss实操二分类情况多分类情况 CrossEntropyLoss BCEWithLogitsLoss 前言 import torch import to ...
BCELoss BCEWithLogitsLoss以及参数weight
在进行pytorch编写程序过程中,会发现loss有两种相对较相似的或是看起来就是一类loss的函数,即BCELoss和BCEWithLogitsLoss,下面简单的描述一下. 首先,BCELoss创 ...
nn.BCELoss总结
nn.BCELoss总结本章内容 nn.BCELoss nn.BCEWithLogitsLoss 本章内容版本 pytorch 1.0 nn.BCELoss 用于计算预测值和真实值之间的二元交叉熵 ...
PyTorch的十七个损失函数
20220113 选损失函数的标准:能使得真实值和预测值越相近的时候总损失越小 20220303 机器学习大牛是如何选择回归损失函数的? MSE,MAE,huber loss 20210925 交叉熵 ...

BCELoss和BCEWithLogitsLoss

BCELoss和BCEWithLogitsLoss相关推荐

最新文章

热门文章