binary_cross_entropy_with_logits是什么损失函数
时间: 2023-03-28 13:00:36 浏览: 76
binary_cross_entropy_with_logits是一种用于二分类问题的损失函数,它将模型输出的logits值通过sigmoid函数转换为概率值,然后计算真实标签与预测概率之间的交叉熵损失。
相关问题
F.binary_cross_entropy_with_logits
F.binary_cross_entropy_with_logits 是 PyTorch 中的一个函数,用于计算二分类问题中的交叉熵损失。它的输入是模型的输出和真实标签,其中模型的输出是经过 sigmoid 函数处理后的 logits(即未经过激活函数的值),真实标签是一个0/1值的张量。该函数的计算公式为:
loss = -1/n * sum(y * log(sigmoid(x)) + (1-y) * log(1-sigmoid(x)))
其中 n 表示样本数,y 表示真实标签,x 表示模型的输出。这个函数将 logits 作为输入,而不是将 sigmoid 函数应用于 logits。这是因为在计算交叉熵损失时,sigmoid 函数的作用已经被包含在函数内部了。使用 F.binary_cross_entropy_with_logits 可以避免数值计算上的不稳定性,并且可以提高训练的效率。
f.binary_cross_entropy_with_logits
二进制交叉熵与对数函数(binary_cross_entropy_with_logits)是用来计算二分类问题中预测值与真实值之间的损失的函数。它通过计算预测值与真实值之间的对数损失来衡量预测的准确性。
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