BCEWithLogitsLoss计算公式
时间: 2024-05-16 16:11:35 浏览: 11
BCEWithLogitsLoss是一种常用的二分类损失函数,它的计算公式如下:
$$\ell(x, y) = L = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n {l(x_i, y_i)}$$
其中,$x$表示模型的输出,$y$表示真实标签,$n$表示样本数,$l(x_i, y_i)$表示二分类交叉熵损失函数,其公式如下:
$$l(x_i, y_i) = -[y_i \log(\sigma(x_i)) + (1 - y_i) \log(1 - \sigma(x_i))]$$
其中,$\sigma(x_i)$表示sigmoid函数,其公式为:
$$\sigma(x_i) = \frac{1}{1 + e^{-x_i}}$$
BCEWithLogitsLoss通过将sigmoid函数的计算与二分类交叉熵损失函数的计算合并到一起,可以更有效地处理数值稳定性和数值溢出问题。
相关问题
BCEWithLogitsLoss的计算公式
BCEWithLogitsLoss是一种常用的二元交叉熵损失函数,其计算公式如下:
BCEWithLogitsLoss(x,y) = max(x,0) - x*y + log(1+exp(-abs(x)))
其中,x表示模型对样本的预测值,y表示样本的真实标签值,max(x,0)表示对预测值进行截断操作,避免了数值计算上的不稳定性。x*y表示对交叉熵损失进行计算,log(1+exp(-abs(x)))则是为了解决梯度消失问题而引入的一个平滑项。
该损失函数的作用是衡量模型预测结果与真实标签之间的差异,可以用于二分类问题中。在训练过程中,通过最小化该损失函数来优化模型参数,使得模型对样本的预测结果更加准确。
BCEWithLogitsLoss()的具体公式
BCEWithLogitsLoss() 的具体公式为:
loss(x, y) = (1/n)*∑[i=1 to n] (max(x[i], 0) - x[i]*y[i] + log(1 + exp(-abs(x[i]))))
其中,x 和 y 分别为模型预测值和真实标签,n 为样本数,∑ 表示求和运算,log 表示自然对数,exp 表示自然指数函数。