BCE 第4页

【PraNet】论文代码解读（损失函数部分）——Blank

文中采用的总体损失为：其中IoU为交并比，BCE为二元交叉熵。在计算损失时使用加权值得方式，使整个模型偏向图像中物体的边缘部分。

cfsongbj·2022-12-23 11:08

《PyTorch深度学习实践》自学记录第六讲逻辑斯蒂回归

不同分布的差异：KL散度，cross-entropy交叉熵BCE

Mr.Steel Penny·2022-12-21 14:33

交叉熵损失函数分类_BCE和CE交叉熵损失函数的区别

BCE适用于0/1二分类，计算公式就是“-ylog(y^hat)-(1-y)log(1-y^hat)”，其中y为GT，y_hat为预测值。

ARUANTOU·2022-12-20 13:54

练习题-删除序列

例如，strs=["abc","bce","cae"]可以排列为：abcbcecae你需要找出并删除不是按字典序升序排列的列。

快乐学习python·2022-12-16 16:54

python api调用百度ai平台_Python 百度AI接口调用

接口调用准备1.进入网站：https://console.bce.baidu.com/?

weixin_39637386·2022-12-14 15:53

梯度反向传播过程中，测试强行修改后的预测结果是否还会传递loss？

在深度学习计算损失函数的过程中，我一直有这样一个问题，如果Label是1.0，而预测结果是0.0，则BCE损失中理论上计算出的结果是无穷大的(当然pytorch并不会报错，而是将损失上限设在了100.0

蛇皮小娃娃·2022-12-11 21:54

BCE loss function in GAN 公式理解

BCE（BinaryCrossEntropy）公式：GAN（GenerativeAdversarialNetwork）概念回顾GAN包括两个主要部分：generator（生成器）和discriminator

JunyiChen_robot·2022-12-09 23:26

记录torch.nn.CrossEntropyLoss()和torch.nn.BCELoss()区别

的大小保持一致补充一点：使用BCELoss的时候网络最后一层需要是Sigmoid()函数，否则会报这个错：RuntimeError:CUDAerror:device-sideasserttriggered，或者可以使用BCE

weixin_47343723·2022-12-09 11:57

深度学习损失函数numpy实现并与torch对比

用numpy实现L1损失、MSE损失、KL损失、NLL损失、交叉熵损失、BCE损失、SmoothL1损失，并和torch的计算结果对比。

嘟嘟太菜了·2022-12-07 19:59

plot the loss surface (BCE and MSE)for a two layers neural network

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Ddefmlp_layer(x,w,b=0,activate="tanh"):ifactivate=="tanh":returnnp.tanh((w.transpose())*x+b)elifactivate=="sigmoid":return

smallflyingpig·2022-12-07 17:50

目标检测中的损失函数

分类损失CEloss，交叉熵损失CE/BCE（crossentropy/binarycrossentropy）交叉熵损失，二分类损失（binaryCEloss）是它的一种极端情况.在机器学习部分就有介绍它

YSUSE15w·2022-12-05 00:17

Deeplearning/Pytorch,中只导入部分层权重的方法

现有已训练断点保存的权重，但是网络某处修改，导致现有权重与模型网络参数无法完全匹配：#原始版本#checkpoint=torch.load(best_train_weight_checkpoint_path_from_BCE

Victorshengw·2022-12-04 22:40

百度AI 人脸检测 API调用

1、获取接口权限获取接口权限是调用接口的前提，主要分为以下几步：（1）跳转链接进入百度云的人脸识别控制台https://console.bce.baidu.com/ai/?

Seven、琪·2022-12-04 07:53

《PyTorch深度学习实践》-B站刘二大人-day4

深度学习实践——逻辑斯蒂回归视频中截图说明：1、逻辑斯蒂回归和线性模型的明显区别是在线性模型的后面，添加了激活函数(非线性变换)2、分布的差异：KL散度，cross-entropy交叉熵说明：预测与标签越接近，BCE

爱编程的西瓜·2022-11-30 22:24

pytorch nan问题

iftorch.isnan(tmploss):解决方法：loss_t_conf=0iftarget[target==1].size()>torch.Size([0]):loss_t_conf=self.bce_loss

星之所望·2022-11-24 22:05

UNet语义分割多分类学习

今天学了下交叉熵，softmax，对激活函数和损失函数有了更深刻的理解，softmax可以使总的概率为1，并且放大差距，BCE和CE是不一样的，bce_LOSS要求loss数据维度大小一致，CE要求不一样

z504727099·2022-11-23 09:06

语义分割代码实现细节：CE_Loss 和 BCE_loss

语义分割代码实现细节：CE_Loss前言内容原理及公式代码实现数据类型的要求数据维度的要求常犯的错误原理及公式代码实现评价指标PR曲线功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富

海牛亡命天涯·2022-11-23 09:56

公布稀有的VB中PictureBox控件使用教程(2)

http://hi.baidu.com/humancllyz/blog/item/6ce77bce27d4690a92457e2b.html

fenglei11·2022-11-21 05:52

【知识图谱】

xyh@华子·2022-11-20 14:36

torch.nn里的损失函数：MSE、BCE、BCEWithLogits、NLLLoss、CrossEntropyLoss的用法

1.nn.MSELoss()模型的预测值与标签的L2距离。一般用于回归问题。之所以不用于分类问题，可能原因为：使用sigmoid之后，函数形式不是凸函数，不容易求解，容易进入局部最优。loss=nn.MSELoss()input=torch.randn(3,5,requires_grad=True)target=torch.randn(3,5)output=loss(input,target)ou

zcm0126·2022-11-20 13:33

深度学习基础----损失函数：BCELoss，BCEWithLogitsLoss，BPRLoss，TOP1Loss

BCELoss：CE和BCE：CrossEntropy。

无意识积累中·2022-11-20 12:56

BCE_loss的理解

######LossFounctiondefinitiondefBCE_loss(y_hat,y):return-(torch.mean(y*torch.log(y_hat)+(1-y)*torch.log(1-y_hat)))#原因：损失函数的计算,如交叉熵损失函数的计算可能出现log(0),所以就会出现loss为Nan的情况症状:loss逐渐下降,突然出现Nan如果原始的数据是001预测的结果

地铁AI爱好者·2022-11-20 12:25

BCE、CE、MSE损失函数

一、BCELoss代码实现分别提供两种方式：一种是调用官方的nn.BCELoss的API，另一种是自定义函数实现：#1、使用APIimporttorchimporttorch.nnasnntorch.manual_seed(15)output=torch.randn([2,3])print("output:","\n",output)target=torch.tensor([[0,0,1],[1,

失之毫厘，差之千里·2022-11-20 12:24

PyTorch 深度学习实践第6讲

深度学习实践——逻辑斯蒂回归视频中截图说明：1、逻辑斯蒂回归和线性模型的明显区别是在线性模型的后面，添加了激活函数(非线性变换)2、分布的差异：KL散度，cross-entropy交叉熵说明：预测与标签越接近，BCE

错错莫·2022-11-20 12:18

损失函数 | BCE Loss（Binary CrossEntropy Loss）

BCE（BinaryCrossEntropy）损失函数图像二分类问题--->多标签分类Sigmoid和Softmax的本质及其相应的损失函数和任务多标签分类任务的损失函数BCEPytorch的BCE代码和示例总结图像二分类问题

一颗磐石·2022-11-20 12:44

ubuntu20.04搭建paddleOCR

安装需求pip3install-rrequirements.txt在安装过程中，会出现gcc的问题Buildingwheelsforcollectedpackages:python-Levenshtein,bce-pyt

月夜楓·2022-11-19 02:40

yolov5 代码解读损失函数 loss.py

smooth_BCEdefsmooth_BCE(eps=0.1):#https://github.com/ultralytics/yolov3/issues/238#issuecomment-598028441

guikunchen·2022-11-17 07:34

Linux深入浅出PyTorch（四）PyTorch进阶训练技巧

目录一、自定义损失函数1.以函数方式定义2.以类方式定义3.其他常见的自定义损失函数（1）BCE-DiceLoss（2）Jaccard/IntersectionoverUnion(IoU)Loss（3）

坚持不懈的小白白·2022-11-14 17:02

pytorch实现逻辑回归（代码实现）

pytorch实现线性回归注：pytorch实现逻辑回归与线性回归部分大体结构相似，想细致了解可以转至线性回归逻辑回归（分类）核心任务：计算属于每一类的概率：逻辑回归损失用交叉熵BCE（二元）：将小批量数据的所有

Unstoppable~~~·2022-10-13 15:29

java 对接百度长语音识别长语音转文字

登录百度智能云账号https://console.bce.baidu.com/ai/?

年轻的河神呀·2022-09-29 07:54

10个Python常用的损失函数及代码实现分享

目录什么是损失函数损失函数与度量指标为什么要用损失函数回归问题1、均方误差(MSE)2、平均绝对误差(MAE)3、均方根误差(RMSE)4、平均偏差误差(MBE)5、Huber损失二元分类6、最大似然损失(LikelihoodLoss/LHL)7、二元交叉熵(BCE

·2022-09-22 03:07

【目标检测-YOLO】YOLO v4 总结（第四篇）

坐标回归Loss分类Lossv1448*448GoogleNetFC*2MSEv232xDarkNet-19PassthroughConvMSEv332xDarkNet-53FPNConvBCE(x,y)BCE

理心炼丹·2022-07-25 16:15

对抗生成神经网络-GAN通俗理解

对抗生成神经网络-GAN通俗理解概念引入对抗生成神经网络效果的演变由来简介生成模型判别器工作原理损失函数--交叉熵损失函数(BCE)拓展-DCGAN网络架构概念引入超分辨率重构图像超分辨率重构(superresolution

丰。。·2022-05-25 07:19

Minist手写数字识别，单个神经元

https://www.jianshu.com/p/d282bce1a999MNIST数据集是机器学习领域中非

呆大头·2022-04-30 07:17

YOLOv5-5.0v-损失函数（第四篇）

坐标回归Loss分类Lossv1448*448GoogleNetFC*2MSEv232xDarkNet-19PassthroughConvMSEv332xDarkNet-53FPNConvBCE(x,y)BCE

星魂非梦·2022-04-14 16:44

Ocr 图文识别技术——基于百度云OCR技术学习与总结

Ocr图文识别技术——基于百度云OCR技术学习与总结1.百度智能云控制台https://console.bce.baidu.com/ai/?

木得感情的杀手，Me~·2022-04-03 07:22

torch.nn.BCELoss are unsafe to autocast

torch.nn.BCELossareunsafetoautocast默认初始loss：lobj=torch.zeros(1,device=device)临时解决方法：bce_loss=nn.BCEWithLogitsLoss

AI视觉网奇·2022-04-01 07:25

想知道未来孩子长相？Python人脸融合告诉你

访问https://login.bce.ba

Python新世界·2022-03-22 07:09

Docker安装Mysql以及数据库的定时备份

~]$dockerpullregistry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs-sample/mysql:5.75.7:Pullingfromacs-sample/mysqld4bce7fd68df

ITdfq·2022-03-20 06:12

【YOLOV5-5.x 源码解读】loss.py

目录前言0、导入需要的包1、smooth_BCE2、BCEBlurWithLogitsLoss3、FocalLoss4、QFocalLoss5、ComputeLoss类5.1、__init__函数5.2

满船清梦压星河HK·2022-03-19 08:05

零基础刷题总结系列一（数理统计+机器学习+python编程）

来源：牛客网题目一链接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/ce5b813660b94c2bb27c5a274bce6d90分析大牛的理解：信息增益通俗讲就是指区分度

Jayxbx·2022-03-18 10:26

MQTT初体验-百度智能云

MQTT协议中文版下载https://legacy.gitbook.com/book/mcxiaoke/mqtt-cn/details1、创建百度智能云登陆入口地址：https://login.bce.baidu.com

dancebit·2022-03-15 23:54

微信小程序-多个倒计时

https://juejin.im/post/5ebcdcc3f265da7bce26941d#heading-2

guotanxiangg·2022-02-21 22:00

idea+springboot+dockerfile

在完成docker插件基础上，参考上一篇文章：https://www.jianshu.com/p/b79b555e9bce1.创建Dockerfile文件在springboot项目的根目录pom.xml

指尖架构141319·2022-02-20 03:22

2018-09-15

share_from=self&from=other&v=4.6.0&share_user_mpuuid=f46e7bce8765fec993fe40777cbb1e27

飞鸿飘影·2022-02-19 02:58

设备的唯一标识符

配合钥匙串使用UDID（已禁用）40个字符：2b8790c160444bce476a4ffd2aade531debf8de5MAC地址（已禁用）6个字节共48位，每个字节用两个十六进制数来表示：02:00

LucXion·2022-02-18 18:06

创建私有Pod仓库

参考链接https://www.jianshu.com/p/e990bce53431查看本地pod仓库podrepo添加私有pod仓库podrepoaddMyRepohttps://git.oschina.net

Mr_LiTong·2022-02-16 11:35

nodejs索引

nodejs下载和入门https://www.jianshu.com/p/1b65e34d1feenodejs爬虫内容https://www.jianshu.com/p/62bce5183042Express5

秀萝卜·2022-02-13 08:51

shell技巧：获取uuid

random/uuid2f06ae36-9838-4cb7-897f-7c3c3de7bee8root@compute01:~#cat/proc/sys/kernel/random/uuid0c857ea1-1bce

星空星晴·2022-02-12 18:49

DevOps技能图谱

biz=MzIzNjUxMzk2NQ==&mid=2247489629&idx=1&sn=f1986df12783bf9f76f47077189a1544&chksm=e8d7e79fdfa06e89bce5df261e930aa0c7824ad9e0d8

blaker·2022-02-10 11:09

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