二元交叉熵损失 python
时间: 2023-11-12 16:59:05 浏览: 90
二元交叉熵损失(Binary Cross Entropy Loss)是用于二分类问题的一种常见损失函数,其公式为:$L(y, \hat{y}) = -[y\log(\hat{y}) + (1-y)\log(1-\hat{y})]$,其中 $y$ 表示真实标签,$\hat{y}$ 表示模型预测的标签。
在 Python 中,可以使用以下代码实现二元交叉熵损失:
```python
import numpy as np
def binary_cross_entropy_loss(y, y_hat):
loss = -(y * np.log(y_hat) + (1 - y) * np.log(1 - y_hat))
return loss
```
其中,`y` 和 `y_hat` 都是标量或数组,表示真实标签和模型预测的标签。
相关问题
二元交叉熵计算损失 python程序
以下是二元交叉熵计算损失的Python程序:
```python
import numpy as np
def binary_cross_entropy_loss(y_true, y_pred):
# y_true: true labels (1 or 0)
# y_pred: predicted probabilities between 0 and 1
epsilon = 1e-7 # small value to prevent log(0)
loss = - (y_true * np.log(y_pred + epsilon) + (1 - y_true) * np.log(1 - y_pred + epsilon))
return loss.mean()
```
使用示例:
```python
# example usage
y_true = np.array([1, 0, 1, 0, 1])
y_pred = np.array([0.9, 0.2, 0.8, 0.4, 0.7])
loss = binary_cross_entropy_loss(y_true, y_pred)
print(loss) # 0.34219197077380723
```
二元交叉熵损失函数torch
在PyTorch中,可以使用`torch.nn.BCELoss`类来计算二元交叉熵损失函数。BCE表示二元交叉熵(Binary Cross Entropy)。
以下是一个简单的示例代码,展示了如何在PyTorch中使用二元交叉熵损失函数:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 假设有一批二分类任务的预测概率和对应的真实标签
predictions = torch.Tensor([0.2, 0.8, 0.6]) # 预测概率
labels = torch.Tensor([0, 1, 1]) # 真实标签(0表示负样本,1表示正样本)
# 创建损失函数实例
loss_function = nn.BCELoss()
# 计算二元交叉熵损失
loss = loss_function(predictions, labels)
print(loss)
```
输出结果将是一个标量,表示计算得到的二元交叉熵损失值。
注意:在使用`torch.nn.BCELoss`时,输入的预测概率应该在[0, 1]的范围内,并且具有浮点数据类型。真实标签应该是与预测概率相同大小的张量,并且使用0和1表示负样本和正样本。