BCELoss

Pytorch tversky损失函数

楼主最近疯狂Pytorch做的项目是关于冠状动脉血管分割的看了很多论文，建议修改loss函数解决不平衡的分类目标但是只要换成默认的BCEloss网络训练的dice指数一直是0。。。。。。。。。。。。
附近得人·2023-03-14 11:24

目标检测 YOLOv5 - 损失函数的改进

因为BCEWithLogitsLoss=Sigmoid+BCELoss，BCEWithLogitsLoss将Sigmoid加入了损失函数中。Sigmoid概率和不需要是1。
深海的yu·2023-03-09 07:13

Pytorch 深度学习实践Lecture_6 Logistic Regression

损失线性模型的MSEloss:线性回归模型BCEloss:PS:线性模型loss计算的是一个数轴上两个实数值的距离；线性回归模型loss计算的是分布的差异，计算方法有
endeavor`·2023-02-27 19:26

捋一捋二分类和多分类中的交叉熵损失函数

通过矩阵变换，将最后的输出值定为1维01之间的数值，再用BCEloss函数（二分类交叉熵损失函数）构建计算图多分类：隐藏层用激活sigmoid函数处理线性变换后的值，最后一层用softmax函数【e（x
ShuaS2020·2023-02-04 12:38

7 处理多维特征的输入

文章目录课程前提知识问题引入模型改进修改神经层的增加学习能力与超参数课本代码课程来源:链接课程文本来源借鉴：链接以及（强烈推荐）Birandaの课程前提知识BCELoss-BinaryCrossEntropyLossBCELoss
Micoreal·2023-02-02 09:23

6 逻辑斯蒂回归

文章目录回归问题和分类问题问题提出逻辑回归二分类问题逻辑函数与线性回归方程的不同模型变化loss函数不同BCEloss函数的介绍课程代码课程来源：链接课程文本来源借鉴：链接以及（强烈推荐）Biranda
Micoreal·2023-02-02 09:52

yolov5代码及原理详解

增强(3)anchor1）关闭时2）开启时2、Backbone（1）Focus结构（2）CSP（3）SPP3、Neck4、输出端（1）输出通道数（2）损失函数计算1）锚框选取2）IoU_loss计算3）BCELoss
Joe5678·2023-02-01 11:47

深度学习&PyTorch 之 DNN-多分类

本节讲一下DNN多分类相关的内容，这里分三步进行演示结构化数据我们还是以iris数据集为例，因为这个与前面的流程完全一样，只有在模型定义时有些区别损失函数不一样二分类时用的损失函数是：loss_fn=nn.BCELoss
Andy_shenzl·2023-01-19 16:50

[PyTorch]利用torch.nn实现logistic回归

文章目录内容速览实验要求代码实验结果内容速览采用PyTorch提供的data库创建数据加载器data_iter继承nn.Module构建网络模型参数初始化损失函数torch.nn.BCELoss()，torch.optim.SGD
番茄牛腩煲·2023-01-18 11:38

[PyTorch]手动实现logistic回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）

损失函数和优化算法3.3模型训练四、训练结果实验要求人工构造训练数据集手动实现logistic回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）从loss以及训练集上的准确率等多个角度对结果进行分析（可借助nn.BCELoss
番茄牛腩煲·2023-01-18 11:08

关于DataLoader读取出错

但是却把输入赋值给卷积层参数，一定是维度少了一维3.TypeError:expectednp.ndarray(gotint)将torch.from_numpy()改为torch.Tensor()4.使用BCELoss
goudi520·2023-01-16 11:55

交叉熵损失

交叉熵损失BCELossBCEWithLogitsLossCrossEntropyLoss使用场景BCELoss全称为BinaryCrossEntropyLoss，二值交叉熵损失。
平丘月初·2023-01-15 17:30

pytorch mseloss bceloss 对比

1)两个分布很接近，但是与0和1不接近，loss仍然很大，只适合分类2)mse只计算两个差异，做回归用的，数据相同，bceloss比mseloss大。
AI视觉网奇·2023-01-15 17:59

[机器学习] Pytorch19种损失函数理解[上]— L1、MSE、CrossEntropy、KL、BCE、BCEWithLogits loss function

基本用法2损失函数（前6种）2-1L1范数损失——L1_Loss2-2均方误差损失——MSELoss2-3交叉熵损失CrossEntropyLoss2-4KL散度损失KLDivLoss2-5二元交叉熵损失BCELoss2
(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2023-01-15 17:29

BCE和CE交叉熵损失函数的区别

BCE和CE的区别首先需要说明的是PyTorch里面的BCELoss和CrossEntropyLoss都是交叉熵，数学本质上是没有区别的，区别在于应用中的细节。
MSE-STAR-CVHERO·2023-01-15 17:29

【MSE/BCE/CE】均方差、交叉熵损失函数理解

2二值交叉熵损失(BinaryCrossEntropyLoss,BCE)2.1BCE介绍2.2pytorch中的BCELoss与自己实现的区别3交叉熵损失(CrossEntropyLoss,CE)3.1CE
寻找永不遗憾·2023-01-15 17:59

【pytorch】对照原理，自己实现pytorch自带的损失函数：L1Loss，L2Loss，BCELoss，BCEWithLogitsLoss，NLLLoss，CrossEntropyLoss

nn.L1Loss绝对值损失#1批4个求损失和defL1Loss(y,yhead):returntorch.mean(torch.abs(y-yhead))y=torch.rand(4,3)yhead=torch.rand(4,3)print(L1Loss(y,yhead))print(nn.L1Loss(reduction='mean')(y,yhead))输出：tensor(0.4083)te
颢师傅·2023-01-14 22:13

Pytorch实现FCN中对损失函数的理解

在Pytorch中输出的shape为torch.Size([C,H,W])FCN网络的损失函数criterion=nn.BCELoss().to(d
Ketone Olefine·2023-01-13 22:30

RuntimeError: all elements of input should be between 0 and 1

torch.nn.BCELoss(weight=None,reduction='mean')这个类实现了二分类交叉熵。
AI界扛把子·2023-01-13 16:12

【基础知识】多标签分类CrossEntropyLoss 与 二分类BCELoss

什么是多标签分类图片中是否包含房子？你的回答就是有或者没有，这就是一个典型的二分类问题（一个问题两个选项，是或不是）。同样还是这幅照片，问题变成了：这幅照片是谁拍摄的？备选答案你，你的父亲，你的母亲，这就变成了一个多分类问题（一个问题多个选项）。若此时问题如下：你会发现图中所示的答案有多个yes，而不同于之前的多分类只有一个yes。这就是多标签分类。多标签的问题的损失函数是什么这里需要先了解一下s
All_In_gzx_cc·2023-01-13 08:11

BCELoss() RuntimeError: the derivative for ‘target‘ is not implemented

写的过程漏洞百出，碰到这个问题，主要是利用torch.nn.BCELoss()计算损失的时候出现。
Big_Huang·2023-01-13 06:18

pytorch损失一点都不变的问题

（BCELoss需要sigmoid，我就留着它了）明早看看实验结果。
comeonow·2023-01-11 11:55

利用pytorch来深入理解CELoss、BCELoss和NLLLoss之间的关系

利用pytorch来深入理解CELoss、BCELoss和NLLLoss之间的关系损失函数为为计算预测值与真实值之间差异的函数，损失函数越小，预测值与真实值间的差异越小，证明网络效果越好。
changxl.·2023-01-09 08:54

Pytorch & MONAI — 手撸各种loss

1.BCEloss1.1简介全称：BinaryCrossEntropyLoss，二值交叉熵损失。顾名思义，只用于二值的情况，即label为0和1的情况公式：其中，yi表示label，取值为0或1。
Tina姐·2023-01-01 17:54

loss.backward()报错RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

仔细检查代码发现，几级输出有两级忘记用sigmoid激活直接算BCELoss所以导致报错。
thinson·2022-12-28 13:59

简记DBNet

KeyWords：dbnetBeijing,2022DBNet网络结构backbone：Resnet18neck：FPNhead：DBHeadfm经过各种卷积上采样4倍得到prob_mask利用bceloss
Mr.RottenPeach·2022-12-27 18:40

yolov5 loss函数理解

最近整理了一下yolov5loss的函数，关键点都在代码段里YOLOv5的loss主要由三个部分组成：1、Classesloss，分类损失，采用BCEloss，只计算正样本的分类损失。
athrunsunny·2022-12-27 00:20

博客总目录

1.1数据 (数据增广、数据读取) 1.2网络组件 (卷积层、BN层、激活函数层、池化层、全连接层、Dropout层） 1.3网络 (创建网络、网络参数、固定参数、获取输出） 1.4损失函数与优化算法 (BCELoss
qq_26697045·2022-12-26 15:30

Pytorch学习笔记实例1——二分类

二分类使用损失函数：BCEloss输出层激活方式：sigmoid#!
hello everyone！·2022-12-25 09:20

pytorch深度学习实践-多维特征输入0106

目录1、多维特征的输入实践-糖尿病数据预测2、torch.nn.BCELoss相关参数含义3、更换激活函数对比效果1、多维特征的输入实践-糖尿病数据预测importnumpyasnpimporttorchimportmatplotlib.pyplotasplt
cq-lc·2022-12-25 03:58

BCELOSS和MSELOSS区别(pytorch BCELoss and MSELoss）

BCELosstorch.nn.BCELoss(weight=None,size_average=None,reduce=None,reduction=‘mean’)评价预测值与真值的BinaryCrossEntropyl
大别山伧父·2022-12-23 18:30

关于MSELoss、BCELoss、CELoss损失函数求导的推导

1、MSELoss求导y:~真实值p:~预测值MSEloss=12⋅∑i=1n(yi−pi)2pi=xi⋅w+bMSE_{loss}=\frac12\cdot\sum_{i=1}^n(y_i-p_i)^2\\p_i=x_i\cdotw+bMSEloss=21⋅i=1∑n(yi−pi)2pi=xi⋅w+bδlossδw=2⋅12⋅∑i=1n(yi−pi)⋅(−1)⋅xi=∑i=1n(pi−yi)⋅x
燃烧小小的梦·2022-12-23 17:59

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。
Immortal stars·2022-12-20 13:55

交叉熵损失函数分类_BCE和CE交叉熵损失函数的区别

首先需要说明的是PyTorch里面的BCELoss和CrossEntropyLoss都是交叉熵，数学本质上是没有区别的，区别在于应用中的细节。
ARUANTOU·2022-12-20 13:54

BCELoss BCEWithLogitsLoss 多标签损失函数

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。
weixin_ry5219775·2022-12-20 13:52

【Pytorch深度学习50篇】·······第六篇：【常见损失函数篇】-----BCELoss及其变种

新年新气象，兄弟们新年快乐。撒花！！！之前我们的项目已经讲过了常见的4种深度学习任务（当然还有一些没有接触到的，例如GAN和今年大红的Transformer），今天这个blog我们就来谈谈一谈常见的损失函数。损失函数的更新也是非常的快，各位大佬的想法也是层出不穷，我们站在巨人的肩膀上，就可以看的更远，走的更远。1.BCELossBCELoss又叫二分类交叉熵损失，顾名思义，它是用来做二分类的损失函
咕里个咚·2022-12-20 13:50

Pytorch损失函数BCELoss,BCEWithLogitsLoss

Pytorch损失函数BCELoss,BCEWithLogitsLossPytorch损失函数之BCELoss与BCEWithLogitsLoss
飞驰的拖鞋·2022-12-20 13:12

pytorch 二分类 生物数据预测

模型架构反卷积nn.ConvTranspose2d和BCElossnn.BCELoss()将字母串编码成整数后用embedding层嵌入到向量空间中。
如粥·2022-12-19 20:16

pytorch 绘制多个算法loss_Multi label 多标签分类问题（Pytorch，TensorFlow，Caffe）

适用场景：一个输入对应多个label，或输入类别间不互斥调用函数：1.Pytorch使用torch.nn.BCEloss2.Tensorflow使用tf.losses.sigmoid_cross_entropy3
子钅名·2022-12-16 08:59

pytorch用于多标签分类的bceloss

defbceloss(output,target):positive_prob=F.logsigmoid(output)negative_prob=F.logsigmoid(-output)loss=-positive_prob*target-negative_prob*(1-target)loss=loss.mean()returnlossclassbceloss(nn.Module):def_
小星星么么哒·2022-12-16 08:28

RuntimeError: Found dtype Long but expected Float

今天在跑模型的时候，发现了以下的报错RuntimeError:FounddtypeLongbutexpectedFloat这里的报错发生在BCELoss的部分loss_fn=torch.nn.BCELoss
唐僧爱吃唐僧肉·2022-12-14 13:56

使用BCELoss出现RuntimeError: Found dtype Long but expected Float

今天在跑模型的时候，发现了以下的报错RuntimeError:FounddtypeLongbutexpectedFloat代码部分只是将crossentropyloss换成了BCELoss，那么这里的报错就发生在
there2belief·2022-12-14 13:54

Pytorch的损失函数BCELoss(), BCEWithLogitsLoss(), nn.CrossEntropyLoss()区别

 (BCELoss)BCEWithLogitsLoss用于单标签二分类或者多标签二分类，输出和目标的维度是(batch,C)，batch是样本数量，C是类别数量，对于每一个batch的C个值，对每个值求
#苦行僧·2022-12-14 07:16

pytorch中常用损失函数总结

文章目录前言1.分类损失1.1.nn.BCELoss()1.2.nn.BCEWithLogitsLoss()1.3.多分类交叉熵损失函数1.4.Focal_loss2.回归损失前言 本文主要介绍pytorch
武乐乐~·2022-12-13 20:57

9-图像分割之BiSeNet

BCELoss:可以理解为二分类情况下的交叉熵，通常接sigmoid激活函数FocalLoss：主要是为了解决难易样本数量不平衡的问题（即样本中容易区分的占大多数，使得模型偏向于区分简单样本，
冰冻之瓜非一日之寒·2022-12-11 16:58

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

小白在这里弱弱记录一下区别，哪里不对请指教torch.nn.BCELoss()区别有以下三点：label是float类型输出为1维或者[batch,1]y_pred和label的大小保持一致补充一点：使用
weixin_47343723·2022-12-09 11:57

pytorch中交叉熵nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别

参考：https://www.jb51.net/article/181634.htm简单总结nn.BCELoss用于二分类问题，前面应该加一个Sigmoid函数（如下）当S(x)=0.5，它的斜率是最大
MAR-Sky·2022-12-09 11:55

对于pytorch中nn.CrossEntropyLoss()与nn.BCELoss()的理解和使用

BCELoss是BinaryCrossEntropyLoss的缩写，nn.BCELoss()为二元交叉熵损失函数，只能解决二分类问题。
东城西阙·2022-12-09 11:49

nn.BCELoss()与nn.CrossEntropyLoss()的区别

nn.BCELoss()可以认为是nn.CrossEntropyLoss()的一个二分类的特例1、但是在使用nn.BCELoss()时需要先加上一个Softmax()层，而使用nn.CrossEntropyLoss
Offer.harvester·2022-12-09 11:49

pytorch常用Loss函数

常用损失函数损失函数的基本用法：criterion=LossCriterion()#构造函数有自己的参数loss=criterion(x,y)#调用标准时也有参数得到的loss结果已经对mini-batch数量取了平均值1.BCELoss
何33512336·2022-12-08 21:10
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