BCELoss

损失函数-pytorch

分类损失函数KLDivLoss、NLLLoss、CrossEntropyLoss、BCELoss、BCEWithLogitsLoss、MarginR
沙洁·2022-06-23 02:49

深度学习六 —— 手撕MSE Loss& CE Loss

文章目录交叉熵损失（CELoss）含义公式二分类交叉熵公式手撕BCELoss多分类交叉熵公式手撕CELossMSELoss（均方误差损失、L2Loss）公式手撕MSELossMSE&CE部分理解分析回归问题为什么不使用交叉熵
L☆★·2022-06-20 07:37

Pytorch实践之Logistics Regression 逻辑回归

文章目录基本概念Sigmoid函数BCELoss流程代码实现回归与分类激活函数汇总基本概念名字叫回归，但是是做分类的。
_Kagome·2022-06-17 07:04

Sigmoid和Softmax在二分类中使用的区别与实现

对于二分类有三种实现方式：1.nn.Linear(input,1)+sigmoid+BCELoss全连接输出维度为1，使用sigmoid将输出映射到0,1之间self.outputs=nn.Linear
神经与蛋白·2022-06-17 07:32

【目标检测】yoloX算法详解

yoloV3和Darknet53为基线，采用了Darknet53骨干网的结构架构和SPP层，改变了一些训练策略：增加了EMA权重更新、consinelrschedule、IoU损失和IoU感知分支，使用BCELoss
易水潇潇666·2022-04-10 18:17

pytorch学习笔记——手动实现loss函数

这里写目录标题1.手动实现BCELoss损失函数2.手动实现CrossEntropyLoss损失函数1.手动实现BCELoss损失函数BCELoss损失函数，又称“二元交叉熵损失函数（binarycrossentropyloss
冲上云霄！·2022-04-10 00:19

pytorch各种交叉熵函数的汇总具体使用

一、引言最近被pytorch的各种交叉熵损失弄迷糊了，现在我所知道的交叉熵损失有：torch.nn.CrossEntropyLoss()torch.nn.BCELoss()torch.nn.BCEWithLogitsLoss
搞视觉的张小凡·2022-04-10 00:43

深度学习之图像处理方向与pytorch的基础知识汇总

1、GAN中用到的损失函数BCELoss这篇文章讲的特清楚：Pytorch详解BCELoss和BCEWithLogitsLoss2、图像质量评价指标PSNR，MSE，SSIM：先讲PSNR和MSE:PSNR
w_bird·2022-04-01 07:32

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(reduction="sum").to(device)BCEWithLogitsLoss预测不需要家sigmoid，标签
AI视觉网奇·2022-04-01 07:25

C6 Torch进阶训练技巧

6.1自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss…但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，
爱写代码的ALex·2022-03-21 07:27

YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021

BaselineDecoupledheadStrongdataaugmentationAnchor-freeMultipositivesSimOTA效果参考1、【论文笔记】FPN——特征金字塔2、EMA-指数移动平均3、多标签分类与BCEloss4
椰子奶糖·2022-02-16 09:08

PyTorch深度学习——逻辑斯蒂回归（分类问题）（B站刘二大人P6学习笔记）

3SigmidFounction（逻辑斯蒂回归函数）3.1模型的改变3.2损失函数的改变（BCELoss）3.3代码的改变1什么是分类问题？
学习CV的研一小白·2021-11-02 18:44

Pytorch损失函数BCELoss,BCEWithLogitsLoss

1.BCELoss该类主要用来创建衡量目标和输出之间的二进制交叉熵的标准。
lgdhang·2021-06-18 21:26

YOLOv5-4.0-loss.py 源代码导读(损失函数）

在介绍损失函数的代码实现之前，首先介绍所使用的BCEloss:BinaryCrossEntropyl
幻灵H_Ling·2021-05-13 20:26

Pytorch BCELoss和BCEWithLogitsLoss的使用

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。
·2021-05-13 11:47

Assertion `input ＞= 0. && input ＜= 1.` failed.

&&input<=1.failed.可能原因是nn.BCELoss()的输入要是0到1的小数。而不是一个负数或者一个大于1的数字。有可能是因为你的激活函数的输出值不在0到1之间了。
三少的笔记·2021-04-28 21:36

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(input,target)Input:(N,C),dtype:float,N是样本数量，在批次计算时通常就是batch_sizetarget:(N),dtype:long，是类别号，0≤targets[i]≤C−1p
Brikie·2021-04-26 21:54

tensorflow/keras与pytorch的交叉熵对比

pytorch交叉熵损失BCELossvsBCEWithLogitsLossbceloss前面需要经过sigmoidBCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步input
Jemila·2021-04-19 17:44

pytorch中的损失函数------BCELoss和BCEWithLogitsLoss

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。
gz7seven·2020-09-17 10:19

目标检测部分知识点总结

focalloss：二、boundingboxregression三、IoU计算四、NMS（non-maximumsuppression，非极大值抑制）五、yolov3的loss1.conf和cls的bceloss
Emma1997·2020-09-16 05:12

PyTorch里NLLLoss、CrossEntropyLoss、BCELoss和BCEWithLogitsLoss之间的区别和联系

NLLLossexamplesm=nn.LogSoftmax(dim=1)loss=nn.NLLLoss()#inputisofsizeNxC=3x5input=torch.randn(3,5,requires_grad=True)#eachelementintargethastohave0<=value
Super Mars·2020-09-16 03:23

Python Tips

__doc_)outputs:Thislosscombinesa`Sigmoid`layerandthe`BCELoss`inon
angry_snail_flying·2020-09-14 15:20

Pytorch-18种经典的损失函数

一、18种损失函数目录:一、18种损失函数1、nn.CrossEntropyLoss(交叉熵损失）2、nn.NLLLoss3、nn.BCELoss4、nn.BCEWithLogitsLoss5、nn.L1Loss6
不读书能干嘛？·2020-08-23 21:42

pytorch用法记录（GAN算法阅读）

1.交叉熵损失函数BCELoss用法例子如下，先定义loss=nn.BCELoss(），然后通过loss(lossinput,target)输入所需计算的数据:m=nn.Sigmoid()loss=nn.BCELoss
拉轰小郑郑·2020-08-22 13:25

pytorch方法测试——损失函数（BCELoss）

测试代码：importtorchimporttorch.nnasnnimportmathm=nn.Sigmoid()loss=nn.BCELoss(size_average=False,reduce=False
tmk_01·2020-08-19 04:07

pytorch调试整理

RuntimeError:reducefailedtosynchronize:device-sideasserttriggered原因：使用BCEloss的时候，网络的输出没有用sigmoid函数激活。
bnin·2020-08-16 03:05

pytorch：Reduce failed to synchronize: device-side assert triggered .

在pytorch中，运行模型经常会出现这个错误，这个bug的来源是BCELoss中输入的张量value的范围必须在[0.0,1.0]之类，而有时候模型的输出是超出这个范畴的，因此BCELoss会报错。
nachifur·2020-08-16 01:48

Reduce failed to synchronize: device-side assert triggered .（一个在中文里很难找到解决方案的问题）

这是在使用pytorch自带的BCELoss所报的错误，在GPU，多GPU与CPU运行loss时都会报这样的错误。
xiaoxifei·2020-08-15 21:31

pytorch(1)-激活函数sigmoid、损失函数MSE,CrossEntropyLoss,

损失函数1.激活函数2.损失函数2.1均方误差损失函数2.2交叉熵损失函数2.3NLLLoss()2.4BCELoss()1.激活函数全连接网络又叫多层感知器，多层感知器的基本单元神经元是模仿人类神经元兴奋与抑制机制
平凡之路_cyy·2020-08-13 18:55

pytorch交叉熵使用方法

交叉熵相关理论网上好多，这篇只记录一下在分割中怎么用torch.nn.BCELoss和torch.nn.CrossEntropyLoss,也方便自己以后使用。
是暮涯啊·2020-08-13 15:57

Pytorch中BCELoss,BCEWithLogitsLoss和CrossEntropyLoss的区别

BCEWithLogitsLoss=Sigmoid+BCELoss，当网络最后一层使用nn.Sigmoid时，就用BCELoss，当网络最后一层不使用nn.Sigmoid时，就用BCEWithLogitsLoss
xytywh·2020-08-04 08:45

PyTorch学习笔记（四）损失函数

macOSMojavePythonversion:3.7PyTorchversion:1.4.0IDE:PyCharm文章目录0.写在前面1.L1Loss2.SmoothL1Loss3.MSELoss4.BCELoss5
longrootchen·2020-08-03 19:40

pytorch 多标签分类以及BCEloss

什么是多标签分类学习过机器学习的你，也许对分类问题很熟悉。比如下图：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。同样，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。但今天谈论的多标签是什么呢？如果我问你上面图包含一座房子吗？选项会是YES或NO。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
彭伟_02·2020-08-03 17:43

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。
Charles.zhang·2020-07-28 07:27

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。
kendyChina·2020-07-04 06:59

解决keras GAN训练是loss不发生变化,accuracy一直为0.5的问题

1、BinaryCrossEntropy常用于二分类问题，当然也可以用于多分类问题，通常需要在网络的最后一层添加sigmoid进行配合使用，其期望输出值（target）需要进行onehot编码，另外BCELoss
·2020-07-02 11:30

pytorch 常用loss函数CV_Dreamer整理篇（一）

（MAE）简介1.2编程实现2.L2Loss/均方误差（MSE）2.1L2Loss/均方误差（MSE）简介2.2编程实现3.SmoothL1Loss3.1SmoothL1Loss简介3.2编程实现4.BCELoss
CV_Dreamer·2020-07-01 14:55

Target and input must have the same number of elements.

出现这个报错的原因是，交叉熵损失函数torch.nn.BCELoss()=F.binary_cross_entropy()，要求输入input和目标target必须形状一致，并且都是浮点数：Input:
是鲤鱼呀·2020-06-25 17:49

tensorflow sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数解释及公式推导

tensorflowsigmoid_cross_entropy_with_logits函数解释及公式推导tensorflow官方文档解释参考pytorch–BCELosspytorch–BCELoss解释参考定义在
Crazy WolfT1·2020-06-25 01:21

18种损失函数全详解及其PyTorch实现与机制

ObjectiveFunction)PyTorch实现与机制nn.CrossEntropyLoss功能与使用数学原理信息熵相对熵（KL散度）交叉熵使用实例nn.NLLLoss()功能与使用数学原理nn.BCELoss
Nstar-LDS·2020-06-24 18:08

手推BP算法系列2——Python实现多层神经元网络（Pyrtoch框架）

数据集获取链接：链接：猫和非猫的h5格式数据集提取码：s4kp将文件做成类似pytorch的框架求导思路：BCELOSS求导思路：（链式求导）Linear1-->relu-->Linear2-->sigmoid
wa1tzy·2020-06-01 18:57

Pytorch 的损失函数Loss function使用详解

目录1、损失函数1、nn.L1Loss2、nn.SmoothL1Loss3、nn.MSELoss4、nn.CrossEntropyLoss5、nn.BCELoss6、nn.NLLLoss7、nn.NLLLoss2d8
Wanderer001·2020-04-21 23:08

RuntimeError: 1only batches of spatial targets supported (non-empty 3D tensors) but got targets of size

net(input)的output应该是[batchsize,n_class,height,weight]，而label则是[batchsize,height,weight]，label是单通道灰度图;BCELoss
油嘴滑舌·2020-04-09 11:00

细数nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别

以前我浏览博客的时候记得别人说过，BCELoss与CrossEntropyLoss都是用于分类问题。
站着刷论文·2020-02-29 11:16

pytorch【损失函数模块】一、损失函数之一

一、什么是损失函数1.nn.CrossEntropyLoss（非真正交叉熵损失）2.nn.NLLLoss（只是求了一个负）3.nn.BCELoss（真正的交叉熵损失）4.nn.BCEWithLogitsLoss
米线织毛衣·2020-02-20 21:38

常用Loss总结

1.BCELoss用于二分类任务，二值交叉熵(BinaryCrossEntropy)。
Mr.Q·2019-09-12 11:54

pytorch 交叉熵损失函数解析

1，二分类交叉熵损失，BCELoss1.1数学理论BCELoss=−[Yn∗logXn+(1−Yn)∗log(1−Xn)]BCELoss=-[Y_{n}*logX_{n}+(1-Y_{n})*log(1
风泽茹岚·2019-08-19 17:43

医学图像分割之 Dice Loss

Dice系数计算示例1.2.Dice-coefficientlossfunctionvscross-entropy2.Dice系数的Pytorch实现2.1.Dice系数2.2.DiceLoss2.3.BCELoss2d3
John Mason·2019-07-27 17:35

多标签分类与BCEloss

什么是多标签分类学习过机器学习的你，也许对分类问题很熟悉。比如下图：image.png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。image.png同样，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。image.png但今天谈论的多标签是什么呢？如果我问你上面图包含一座房子吗？选项会是YES或NO。image.pn
人工智能人话翻译官·2019-06-10 19:34

语义分割常用loss介绍及pytorch实现

二分类交叉熵的公式如下：pytorch代码实现：#二值交叉熵，这里输入要经过sigmoid处理importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFnn.BCELoss
CaiDaoqing·2019-05-24 10:51
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