BCEloss

手写数字生成——基于pytorch对抗生成网络GAN

手写数字生成——基于pytorch对抗生成网络GAN1.任务目的2.导包3.下载数据集4.网络组成1.生成器2.判别器3.损失函数BCEloss5.参数设定6.训练模型7.查看效果1.任务目的基于minist

萘菏萘荷·2024-02-03 16:58

生成对抗网络

目录1.GAN的网络组成2.损失函数解释说明2.1BCEloss2.2整体代码1.GAN的网络组成2.损失函数解释说明2.1BCEloss损失函数importtorchfromtorchimportautogradinput

sendmeasong_ying·2024-01-26 06:04

PyTorch内置损失函数汇总！！

文章目录一、损失函数的概念二、Pytorch内置损失函数1.nn.CrossEntropyLoss2.nn.NLLLoss3.nn.NLLLoss2d4.nn.BCELoss5.nn.BCEWithLogitsLoss6

JOYCE_Leo16·2024-01-25 09:15

深度学习——nn.BCELoss(),nn.CrossEntropyLoss(),nn.BCEWithLogitsLoss()

nn.CrossEntropyLoss()A=torch.randn((1,2,3,4))torch.manual_seed(100)B=torch.randint(0,2,(1,3,4))#print(A)#print(B)entropy=torch.nn.CrossEntropyLoss()print(entropy(A,B))A=torch.randn((3,2,3,4))torch.man

千禧皓月·2024-01-25 08:36

pytorch07：损失函数与优化器

损失函数是什么二、常见的损失函数2.1nn.CrossEntropyLoss交叉熵损失函数2.1.1交叉熵的概念2.2.2交叉熵代码实现2.2.3加权重损失2.2nn.NLLLoss2.2.1代码实现2.3nn.BCELoss2.3.1

慕溪同学·2024-01-06 09:04

yolov5 损失函数

yolov5有三个损失函数分别是回归损失、置信度损失、分类损失回归损失用的是CIOUloss置信度和分类损失用的是BCEloss（1）对比L2损失，Iou和GIou具有尺度不变性，不会说输入的框子大loss

李昂的·2024-01-03 07:24

二分类任务、多分类任务、多标签分类任务、回归任务的代码实现上的区别和联系

PyTorch中，不同类型任务的主要区别在于输出层的设计和损失函数的选择：二分类任务：（一个图片被分类为猫或者狗，被分类成2个分类中的一种）实现方式1：使用单个输出节点和Sigmoid激活，损失函数通常是BCELoss

马鹏森·2024-01-02 23:32

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CrossEntropyLossBCEWithLogitsLoss前言importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalastnf

音程·2024-01-02 01:34

BCELoss，BCEWithLogitsLoss和CrossEntropyLoss

目录二分类1.BCELoss2.BCEWithLogitsLoss多分类1.CrossEntropyLoss举例二分类两个损失：BCELoss，BCEWithLogitsLoss1.BCELoss输入：

不当菜鸡的程序媛·2024-01-02 01:34

损失函数总结（十一）：Huber Loss、SmoothL1Loss

HuberLoss、SmoothL1Loss1引言2损失函数2.1HuberLoss2.2SmoothL1Loss3总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列损失函数(L1Loss、MSELoss、BCELoss

sjx_alo·2024-01-01 09:21

PyTorch模型进阶技巧

PyTorch模型进阶技巧1.自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块提供了许多常用的损失函数，如：MSELoss、L1Loss、BCELoss等，但是随着深度学习的发展或研究的需求，需要提出一些新的损失函数

includeSteven·2023-12-30 12:37

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p6逻辑斯蒂回归

》p6logistic回归一、零碎知识点1.torchvision2.np.linspace3.torch.Tensor(x).view4.matplotlib画一条直线二、分类问题1.二分类问题2.BCELoss

失舵之舟-·2023-12-30 05:32

Pytorch：模型的权值初始化与损失函数

十种权重初始化方法二、损失函数2.1损失函数初步介绍2.2交叉熵损失CrossEntropyLossnn.CrossEntropyLoss2.3剩余的17种损失函数介绍（1）nn.NLLLoss（2）nn.BCELoss

碧蓝的天空丶·2023-12-18 08:37

Pytorch中有哪些损失函数?

**二分类交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）：`nn.BCELoss`**4.**Kullback-Leibler散度损失（K

高山莫衣·2023-12-06 11:35

损失函数总结（十五）：MSLELoss、RMSLELoss

损失函数总结（十五）：MSLELoss、RMSLELoss1引言2损失函数2.1MSLELoss2.2RMSLELoss3总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列损失函数(L1Loss、MSELoss、BCELoss

sjx_alo·2023-11-21 01:38

12-2- DCGAN -简单网络-卷积网络

训练方法0损失函数：gan的优化目标是一个对抗损失，是二分类问题，用BCELoss1判别器的训练，首先固定生成器参数不变，其次判别器应当将真实图像判别为1，生成图像判别为0loss=loss(real_out

nutron-ma·2023-11-17 05:14

12-1- GAN -简单网络-线性网络

训练方法0损失函数：gan的优化目标是一个对抗损失，是二分类问题，用BCELoss1判别器的训练，首先固定生成器参数不变，其次判别器应当将真实图像判别为1，生成图像判别为0loss=loss(real_out

nutron-ma·2023-11-17 05:34

F.binary_cross_entropy、nn.BCELoss、nn.BCEWithLogitsLoss与F.kl_div函数详细解读

文章目录前言一、F.binary_cross_entropy()函数解读1.函数表达2.函数运用二、nn.BCELoss()函数解读1.函数表达2.函数运用三、nn.BCEWithLogitsLoss(

tangjunjun-owen·2023-11-16 18:22

【转载】Pytorch模型实现的四部曲

由于是二分类问题，仍然采用BCELoss函数；此处采用随机梯度下降。④周期性训练这一步和之前

♡Coisíní♡·2023-11-14 05:43

【pytorch】二元交叉熵损失函数 nn.BCELoss() 与 torch.nn.BCEWithLogitsLoss()

nn.BCELoss1、nn.BCELoss2、使用场景3、nn.BCELoss计算公式4、torch.nn.BCEWithLogitsLoss()与nn.BCELoss()的区别5、torch.nn.BCELoss

Enzo 想砸电脑·2023-11-11 17:11

二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss，BCELoss）是交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）的特殊情况

一直以来看到二元交叉熵损失函数（BinaryCrossEntropyLoss，BCELoss）还以为是很复杂的东西，原来其实是交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）的特殊情况，也就是二元交叉熵损失函数其实就是交叉熵损失函数

重剑DS·2023-11-11 17:01

RuntimeError_ Found dtype Long but expected Float

在跑模型的时候，出现了报错：RuntimeError:FounddtypeLongbutexpectedFloat报错是发生在BCEloss的部分，因为crossentropyloss要求batch_label

Alexa2077·2023-11-11 06:49

损失函数总结（十四）：RMSELoss、LogCosh Loss

十四）：RMSELoss、LogCoshLoss1引言2损失函数2.1RMSELoss2.2LogCoshLoss3总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列损失函数(L1Loss、MSELoss、BCELoss

sjx_alo·2023-11-11 01:44

Task02 PyTorch进阶训练技巧

thorough-pytorch本task注重于pytorch在实际使用中的一些操作~较为实用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

从你美丽的流域·2023-10-28 12:13

损失函数总结（三）：BCELoss、CrossEntropyLoss

损失函数总结（三）：BCELoss、CrossEntropyLoss1引言2损失函数2.1BCELoss2.2CrossEntropyLoss3总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列损失函数(L1Loss

sjx_alo·2023-10-25 10:50

PyTorch 学习笔记（六）：PyTorch的十七个损失函数

文章目录1.L1loss2.MSELoss3.CrossEntropyLoss5.PoissonNLLLoss6.KLDivLoss7.BCELoss8.BCEWithLogitsLoss9.MarginRankingLoss10

AI算法札记·2023-10-22 22:37

【Pytorch】深度学习之损失函数

MarginRankingLoss多标签边界损失函数二分类损失函数多分类的折页损失三元组损失HingEmbeddingLoss余弦相似度CTC损失函数参考资料学习目标：二分类交叉熵损失函数函数torch.nn.BCELoss

自律版光追·2023-10-15 14:55

【深度学习】深度学习实验二——前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类、激活函数、优化器、正则化、dropout、早停机制

原理介绍：回归问题使用的损失函数为平方损失函数，二分类问题使用的损失函数为nn.BCEloss函数，多分类问题使用的损失函数为交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss。

yuzhangfeng·2023-10-11 10:41

『paddle』paddleseg 学习笔记：损失函数

损失函数1.BCELoss2.BootstrappedCrossEntropyLoss3.CrossEntropyLoss4.RelaxBoundaryLoss5.DiceLoss6.EdgeAttentionLoss7

libo-coder·2023-10-05 07:09

【pytorch】nn.CrossEntropyLoss & nn.BCELoss & nn.BCEWithLogitsLoss

nn.CrossEntropyLosstorch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean',label_smoothing=0.0)计算logits和target之间的交叉熵。logits：不需要是标准化后的数据（也就是不需要和为1），假设输入维度

wtttcl·2023-10-03 16:52

pytorch学习笔记——BCE与CE

BCELoss的话只需要网络输出一个通道，CELoss(CrossEntropyLoss)需要输出n_class个通道。

phily123·2023-09-26 05:32

PyTorch深度学习（三）【Logistic Regression、处理多维特征的输入】

线性和logistic的模型：使用的损失函数：二分类交叉熵（这个也叫做BCELoss）logistic要做的事：代码：importtorch#importtorch.nn.functionalasF#

每天都是被迫学习·2023-09-17 06:14

【深度学习】分类损失函数解析

2.解析二元交叉熵损失（BinaryCrossEntropyLoss，BCELoss）：torch.nn.BCELoss()是用于二元分类的损失函

笃℃·2023-09-12 07:56

pytorch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

weixin_34388207·2023-09-09 19:59

机器学习损失函数 / 激活函数 / 优化算法总览

关键词交叉熵，KL散度（相对熵），NLLloss（负对数似然损失），BCELoss，Contrastiveloss，tripletloss，n-pairloss，focallosssigmoid，tanh

noobiee·2023-08-26 11:41

【Pytorch】多标签分类，分类指标计算，按阈值，或者概率最大的前top个标签【sigmoid + BCELoss】

from：https://github.com/Sun-DongYang/Pytorch/blob/master/multiLabel/multiLabel.py多标签计算准确率的方式：按阈值，或者概率最大的前top个标签#计算准确率——方式1#设定一个阈值，当预测的概率值大于这个阈值，则认为这幅图像中含有这类标签defcalculate_acuracy_mode_one(model_pred,l

联系丝信·2023-08-21 08:39

BCE loss和 CE理解

1.BCEloss：BinaryCrossEntropyLossBCElosspytorch官网链接1.1解释pytorch中调用如下。设置weight,使得不同类别的损失权值不同。

huluhuluwa123·2023-08-17 20:37

图像分割场景中四种常见的损失函数（附代码）

图像分割场景中四种常见的损失函数一交叉熵损失加权交叉熵BCELoss二FocalLoss三Dice系数DiceLossIOULOSS四Jaccard系数五Tversky系数六Lovasz-SoftmaxLoss

桑_榆·2023-08-11 18:02

nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss

BCELoss与CrossEntropyLoss都是用于分类问题。

东城青年·2023-08-11 03:13

BCELoss、BCEWithLogitsLoss / 二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss）

BCELoss和BCEWithLogitsLoss都是用于二分类任务的损失函数，但它们在使用上有一些区别。

HealthScience·2023-07-26 11:34

分类、回归常用损失函数

nn.CrossEntropyLoss()_HealthScience的博客-CSDN博客权重交叉熵损失函数（Weightedcross-entropylossfunction）BCEWithLogitsLoss[Pytorch]BCELoss

HealthScience·2023-07-26 11:31

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(上)[变量、求导、损失函数、优化器]

PyTorch2.1PyTorch介绍2.2Python安装详解2.3PyTorch安装详解三、变量四、求导五、损失函数5.1nn.L1Loss5.2nn.SmoothL1Loss5.3nn.MSELoss5.4nn.BCELoss5.5nn.CrossEntropyLoss5.6nn.NLLLoss5.7nn.NLLLoss2d

TJUTCM-策士之九尾·2023-07-19 09:44

torch.nn.BCEWithLogitsLoss与torch.nn.BCELoss

torch.nn.BCEWithLogitsLoss相当于sigmoid+torch.nn.BCELoss。

chen_zn95·2023-07-14 08:52

nn.BCELoss和nn.CrossEntropyloss 总结

nn.BCELoss和nn.CrossEntropyloss总结参考博文如下nn.BCElossnn.CrossEntropyloss总结参考博文如下在参考了这些博文后，终于对损失函数有了一些了解现在总结起来方便以后复习链接

今天你码了吗·2023-06-16 13:02

BCELoss

1：单标签二分类：N是样本数，Yn是标签。范围在**[0,1]**。公式：举个例子：input=torch.Tensor([[0.8,0.9,0.3]])#,[0.8,0.9,0.3],[0.8,0.9,0.3],[0.8,0.9,0.3]])target=torch.Tensor([[1,1,0]])#,[1,1,0],[1,1,0],[1,1,0]])print(input.size())pr

翰墨大人·2023-04-11 07:02

loss非常大，直至nan

之前怀疑是损失函数的问题，之前使用的BCEloss，于是考虑换diceloss，运行之后发现loss还是在增加，而且增加的非常快，epoch0的第一个iteration为15，往后第三个第四个就增长到了