BCEloss

UserWarning: size_average and reduce args will be deprecated, please use reduction=‘sum‘ instead. wa

此报错为pytorch不同版本进行更新迭代时引起的警告，某些参数被取代了修正：criterion=torch.nn.BCELoss(size_average=True)改为：criterion=torch.nn.BCELoss
头发是我最后的倔强·2022-12-08 12:48

Assertion `input_val ＞= zero && input_val ＜= one` failed

RuntimeError:CUDAerror:device-sideasserttriggeredRuntimeError:cuDNNerror:CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED例如，BCELoss
不含硫jun·2022-12-06 23:12

bceloss报错：

C:/w/1/s/windows/pytorch/aten/src/THCUNN/BCECriterion.cu:42:block:[0,0,0],thread:[209,0,0]Assertion`input>=0.&&input=0.&&x<=1.'failed.inputvalueshouldbebetween0~1,butgot-1.000000atC:\w\1\s\windows\pyt
AI视觉网奇·2022-12-06 23:37

ssertion `input_val ＞= zero && input_val ＜= one` failed. RuntimeError: CUDA error: device-side asser

=out]=0如果用的是binarycrossentropy,用nn.BCEWithLogitsLoss()代替nn.BCELoss()当然也有可能是脏数据的问题参考:https://stackoverflow.com
QFJIZHI·2022-12-06 23:35

dice系数 交叉熵_二分类语义分割损失函数

softmax交叉熵损失函数(softmaxloss，softmaxwithcrossentroyloss)[2]-diceloss(dicecoefficientloss)[3]-二值交叉熵损失函数(bceloss
weixin_39637921·2022-12-06 23:09

图像语义分割中常用的损失函数

二分类情况下称为BCELoss：2.weightedlossCELoss不同类别求和前
六娃_lw·2022-12-06 23:04

分割常用损失函数

目录1.交叉熵2.加权交叉熵3.BCELoss（BinaryCrossEntropy）4.FocalLoss5.DiceLoss6.IoULoss7.Jaccard系数8.Tversky系数9.Lovasz-SoftmaxLoss10
Billie使劲学·2022-12-06 23:02

聊聊关于图像分割的损失函数 - BCEWithLogitsLoss

目录1.sigmoid+BCELoss2.BCEWithLogitsLoss3.gossip本篇文章是在做图像分割任务，关于损失函数的一些内容。
Henry_zs·2022-12-06 11:08

pytorch学习笔记：进阶训练（一）损失函数、动态调整学习率

一、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，比如
阿瓦达啃大瓜~·2022-12-03 02:44

NLP分类任务中的损失函数的选择

1、二分类任务只有2个类别，非A即B，那么这种情况下，可以采用如下的方式：a、sigmoid激活函数+BCELoss训练代码实现方式如下#output[B,C]output=torch.sigmoid(
colourmind·2022-12-02 17:19

torch.nn.BCELoss用法

PyTorch对应函数为：torch.nn.BCELoss(weight=None,size_average=None,reduce=None,reduction=‘mean’)计算目标值和预测值之间的二进制交叉熵损失函数
qq_29631521·2022-12-01 21:07

Pytorch 05-进阶训练技巧

5.1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，
Gocara·2022-11-30 14:08

机器学习小项目---利用逻辑回归实现MINIST手写数字数据集

不过比较狗血的是，像损失函数那些，torch中都内置了相关的函数，比如BCEloss，我们老师要我们自己写出来
一米八八的超儿·2022-11-29 22:06

nn.BCEWithLogisticLoss() & nn.BCELoss()的区别 ,nn.CrossEntropyLoss() & nn.NLLLoss()的区别

nn.BCEWithLogisticLoss()=F.sigmoid()+F.binary_cross_entropy()/nn.BCELoss()importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF
jq_98·2022-11-29 20:26

pytorch的各种loss

zhuanlan.zhihu.com/p/61379965目录1.L1loss2.MSELoss3.CrossEntropyLoss4.NLLLoss5.PoissonLoss6.KLDivLoss7.BCELoss8
猫猫与橙子·2022-11-27 11:36

Pytorch报错TypeError : __init__() takes 1 positional argument but 2 were given 原因及解决方法

错误写法x=nn.Sigmoid(x)正确写法outlayer=nn.Sigmoid()#需要先对类实例化，才能调用x=outlayer(x)官网例子：m=nn.Sigmoid()loss=nn.BCELoss
Dr. 卷心菜·2022-11-26 21:18

pytorch损失函数解析

目录nn.L1Loss:nn.NLLLoss:nn.CrossEntropyLossnn.MSELossnn.BCELoss:nn.L1Loss:这个比较简单，没有太多好说的，就是两者做差取绝对值，然后求和取平均
CtrlZ1·2022-11-26 11:45

RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 解决方法

使用fp16的时候，容易报上面的错误解决方法：（1）检查自己的代码实现，数组是否越界BCELoss之前有没有转到0~1之间（2）这个通常是产生了nan导致数组越界，可以通过如下方式定位nan出现的位置：
JackHu-bme·2022-11-26 01:36

Pytorch nn.BCEWithLogitsLoss()的简单理解与用法

这个东西，本质上和nn.BCELoss()没有区别，只是在BCELoss上加了个logits函数(也就是sigmoid函数)，例子如下：importtorchimporttorch.nnasnnlabel
xiongxyowo·2022-11-25 22:52

NLLLoss和CrossEntropyLoss的区别和联系

在图片进行单标签分类时，【注意NLLLoss和CrossEntropyLoss都是用于单标签分类，而BCELoss和BECWithLogitsLoss都是使用与多标签分类。
苏何月下追韩信丶·2022-11-25 14:43

How to choose loss ?训练时，如何选择损失函数？

损失函数loss目录1损失函数：2典型损失函数：2.1nn.L1loss2.2nn.SmoothL1oss/HuberLoss2.3nn.MSELoss2.4nn.BCELoss2.5nn.CrossEntropyLoss2.6nn.NLLLoss2.7nn.NLLLoss21
MengYa_DreamZ·2022-11-25 14:12

nn.BCELoss和nn.CrossEntropyloss

nn.BCELoss和nn.CrossEntropyloss总结nn.BCEloss公式如下：1.输入的X代表模型的最后输出y代表你的label我们的目的就是为了让模型去更好的学习label所以loss
失之毫厘，差之千里·2022-11-24 15:21

BCEloss详解

BCEloss详解文章目录BCEloss详解计算公式代码示例计算公式loss(o,t)=−1n∑i(t[i]∗log(o[i])+(1−t[i])∗log(1−o[i]))loss(o,t)=-\frac
一步一个脚印ッ·2022-11-23 15:46

交叉熵nn.CrossEntropyLoss()和nn.BCELoss()

交叉熵用于判定实际的输出（概率）和期望的输出（概率）的接近程度（距离）。交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。相关概念信息量：用于衡量一个事件的不确定性。一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则它所携带的信息量就越小。如“骰子这次投出的点数小于10”这句话本身不含信息量。假设xxx是一个离散型随机变量，其取值集合为X，概率分布函数为p(x)=P(X=x),x∈Xp(x)=P(X=x),x\inXp
追影子的蛇·2022-11-23 00:27

【深入浅出向】从自信息到熵、从相对熵到交叉熵，nn.CrossEntropyLoss, 交叉熵损失函数与softmax，多标签分类

自信息熵：信源的信息测度信息熵联合熵与条件熵机器学习中的交叉熵相对熵与交叉熵机器学习中的相对熵与交叉熵[^2]多分类中的交叉熵[^3]Pytorch中的交叉熵nn.CrossEntropyLossnn.BCELoss
leSerein_·2022-11-22 14:39

UNet3+详解

跳跃连接b.分类引导模块（CGM）c.特征聚合机制d.深监督e.混合损失函数4.UNet3+的代码实现解说(1)UNet_3Plus.py(2)layers.py(3)init_weights.py(4)bceLoss.py
一只慢慢飞的笨笨鸟·2022-11-22 12:02

BCEloss和CrossEntropyLoss的区别

1.BCElosspytorch官方提供的公式：l(x,y)={l1,l2,…,ln}T,l(x,y)=\{l_1,l_2,\dots,l_n\}^T,l(x,y)={l1,l2,…,ln}T,ln=−wn[ynlog(xn)+(1−yn)log(1−xn)]l_n=-w_n[y_nlog(x_n)+(1-y_n)log(1-x_n)]ln=−wn[ynlog(xn)+(1−yn)log(1−xn
loki2018·2022-11-22 05:03

利用MNIST和GAN进行手写数字图像生成代码

文章目录1.使用Pytorch提供的BCELoss2.使用自己定义的BCELoss3.本次利用MNIST和GAN进行手写数字图像生成的实践总结(1)自定义Loss(2)网络参数的更新(3)学习率1.使用
蜡笔羊驼·2022-11-20 19:14

损失函数-BCELoss

BCELoss就时predict对应位置点求熵，相加，再求平均证明：#%%importtorchimporttorch.nnasnn#%%mdBCELoss损失函数#%%产生predict,targetN
周小天..·2022-11-20 13:02

BCELoss BCEWithLogitsLoss以及参数weight

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。
Replete·2022-11-20 12:57

Pyroch损失函数之BCELoss

这也是最近在做的一个模型中的损失函数，所有就一探究竟了解一下这个函数。首先它是一个二分类损失函数。可以是单标签的损失函数也可是多标签的损失函数。1、单标签这个图像是不是猫：1代表是，0代表不是。这就是单标签的二分类问题。2、多标签和单标签一样，不过这个是多标签而已，所以它的label就是[1,1]。第一列代表有没有狗，第二列代表有没有猫。所以也称之为二进制交叉熵。3、BCELoos损失函数clas
BlackMan_阿伟·2022-11-20 12:56

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

torch.nn.BCELoss用法

PyTorch对应函数为：torch.nn.BCELoss(weight=None,size_average=None,reduce=None,reduction=‘mean’)计算目标值和预测值之间的二进制交叉熵损失函数
火星种萝卜·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
失之毫厘，差之千里·2022-11-20 12:24

多标签分类与BCELoss

在讨论这一个问题之前，先看一个很有意思的事实：多标签分类的激活函数、损失函数和二分类十分相似，都是sigmoid和binarycrossentropy，那么说明这两个问题也有很大的相似之处。多标签分类现在我们有这么一张图：那么二分类问题就可以是，这张图里有没有房子。答案只能是有(1)或者无(0)，共两类。而多标签分类问题就相当于有多个二分类问题，比如这张图里是否有房子、有树、有山、有云朵。对于一张
xiongxyowo·2022-11-20 12:53

PytorchAPI - torch.nn

None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean',label_smoothing=0.0)(2)torch.nn.BCELoss
蜡笔羊驼·2022-11-20 12:52

BCEloss

importtorch#自定义数据gt=torch.randint(1,10,(4,)).float()/10pred=torch.randint(1,10,(4,)).float()/10#自定义BCElossdefBCELoss(pred,target):output=-target*torch.log(pred)-(1.0-target)*torch.log(1.0-pred)returno
六点零六·2022-11-20 12:19

Pytorch nn.BCEWithLogitsLoss()和nn.BCELoss()

本质上和nn.BCELoss()没有区别，只是在BCELoss上加了个logits函数(也就是sigmoid函数)，例子如下：importtorchimporttorch.nnasnnlabel=torch.Tensor
辣大辣条·2022-11-20 08:32

YOLOv5输出端损失函数

（1）损失函数YOLOv5的损失主要由三个部分组成：Classesloss，分类损失，采用BCEloss，只计算正样本的分类损失。
是木对啊·2022-11-20 07:37

torch.nn.BCELoss

torch.nn.BCELoss用于计算二分类问题或多标签分类问题的交叉熵损失。torch.nn.BCELoss需要配合Sigmoid函数使用。
吃成一个胖娃娃·2022-11-19 08:56

pytorch中的二分类及多分类交叉熵损失函数

Singlem=nn.Sigmoid()loss=nn.BCELoss()input=torch
transformer_WSZ·2022-11-13 10:48

Pytorch Feature loss与Perceptual Loss的实现

/master/CV-LossFunctions.ipynb首先回顾下特征损失(Featureloss)或者感知损失(PerceptualLoss)的初衷：许多损失函数，如L1loss、L2loss、BCEloss
xiongxyowo·2022-09-30 07:15

深度学习06——逻辑斯蒂回归

逻辑回归使用的损失函数和优化器2.4模型构建2.4.1torch.sigmoid()、torch.nn.Sigmoid()和torch.nn.functional.sigmoid()三者之间的区别2.4.2二分类的交叉熵（BCELoss
Top Secret·2022-09-23 12:18

PyTorch进阶训练技巧

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，比如DiceLoss
uncle_ll·2022-09-21 10:23

PyTorch进阶训练技巧

一，Pytorch进阶训练技巧1.1自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块提供了常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss…。
Alexa2077·2022-09-14 07:27

pytorch快速入门（五）——pytorch 生成对抗网络

改良网络的方法：1.更改损失函数：将均方差损失函数MSELoss()更改为BCEloss。更改后测试数据集的性能分（准确率）从87%提高到91%。但下降速度较MSELoss慢，且噪声更大。
抹茶生活·2022-08-31 07:30

【Pytorch基础】torch.nn.BCELoss()和torch.nn.BCEWithLogitsLoss()损失函数

目录1交叉熵损失函数2二元交叉熵损失函数2.1torch.nn.BCELoss()2.2torch.nn.BCEWithLogitsLoss()3参考文献1交叉熵损失函数  在之前的损失函数介绍中已经解释过
一穷二白到年薪百万·2022-08-21 13:53

BCELoss RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous

true_masks)于是就报错上面的错RuntimeError:BooleanvalueofTensorwithmorethanonevalueisambiguous原因格式写错了解决方案loss=nn.BCELoss
宠乖仪·2022-07-06 10:10

Pytorch学习 - Task6 PyTorch常见的损失函数和优化器使用

Pytorch学习-Task6PyTorch常见的损失函数和优化器使用官方参考链接1.损失函数（1）BCELoss二分类计算公式小例子：（2）BCEWithLogitsLoss将Sigmoid函数和BCELoss
奶油松果·2022-07-06 10:38

深入浅出Pytorch Task02

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，
ZZE15832206526·2022-07-05 07:59
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