BCELoss

NLP常用loss总结

词表上的多分类等）输入-inputx,(N,C)(N,C)(N,C),C=num_classes类别总数.输入-targety,(N)(N)(N),每个值都是0≤targets[i]≤C−12.nn.BCELoss
codebrid·2019-04-10 13:34

PyTorch 学习笔记（六）：PyTorch的十七个损失函数

tensor-yu/PyTorch_Tutorial文章目录1.L1loss2.MSELoss3.CrossEntropyLoss4.NLLLoss5.PoissonNLLLoss6.KLDivLoss7.BCELoss8
TensorSense·2019-04-04 09:13

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。
chen_you_Nick·2019-03-28 18:57

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

1.BCELossclasstorch.nn.BCELoss(weight=None,size_average=True,reduce=True)作用：计算target和output间的二值交叉熵(BinaryCrossEntropy
368chen·2019-02-27 20:10

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。
堆排序宝宝·2018-12-23 13:27

pytorch损失函数之nn.BCELoss()（为什么用交叉熵作为损失函数）

关于熵、KL散度、交叉熵的讲解在这一篇文章中一个二项分布，随机变量只有两种可能值，所以是一个二分类。二分类的交叉熵形式：−ylogy^−(1−y)log(1−y^)(1)-ylog\hat{y}-(1-y)log(1-\hat{y})(1)−ylogy^−(1−y)log(1−y^)(1)其中y^\hat{y}y^是输出值在0-1之间。对于批量样本(x1,y1),(x2,y2)...{(x_1,y
geter_CS·2018-12-03 17:16

pytorch系列 --11 pytorch loss function： MSELoss BCELoss CrossEntropyLoss及one_hot 格式求 cross_entropy

本文主要包括：pytorch实现的损失函数pytorch实现的lossfunction神经网络主要实现分类以及回归预测两类问题，对于回归问题，主要讲述均方损失函数，而对于一些回归问题，需要根据特殊情况自定义损失函数。对于分类，主要讲述二分类交叉熵和多分类交叉熵函数在讲解函数之前，提前说一下：所有的loss的基类是Module，所以使用loss的方法是：#1.创建损失函数对象,并指定返回结果，默认为
墨氲·2018-11-13 22:05

利用BCELoss解决Multi-label问题

classtorch.nn.BCELoss(weight=None,size_average=True)[source]计算target与output之间的二进制交叉熵。
Saul Zhang·2018-10-23 10:04

torch的常用损失函数

nn.MSELoss均方损失函数loss(xi,yi)=(xi−yi)2loss(xi,yi)=(xi−yi)2nn.BCELoss二分类用的交叉熵，用的时候需要在该层前面加上Sigmoid函数。
一条咸咸咸咸咸鱼·2018-08-30 01:08

torch的常用损失函数

nn.MSELoss均方损失函数loss(xi,yi)=(xi−yi)2loss(xi,yi)=(xi−yi)2nn.BCELoss二分类用的交叉熵，用的时候需要在该层前面加上Sigmoid函数。
一条咸咸咸咸咸鱼·2018-08-30 01:08
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