wbce损失函数pytorch实现
时间: 2023-10-07 18:04:24 浏览: 139
以下是一个简单的 PyTorch 实现 WBCE 损失函数的示例代码:
```python
import torch
def weighted_binary_cross_entropy(output, target, weights=None):
if weights is not None:
assert len(weights) == 2
loss = F.binary_cross_entropy(output, target, reduction='none')
if weights is not None:
assert (weights >= 0).all()
assert weights[0] + weights[1] > 0
loss = weights[1] * target * loss + weights[0] * (1 - target) * loss
else:
loss = torch.mean(loss)
return loss
```
其中,`output` 是模型的输出,`target` 是目标值。`weights` 是权重,是一个长度为 2 的列表,包含两个元素,分别是负样本和正样本的权重。
该函数首先使用 PyTorch 自带的二分类交叉熵函数 `F.binary_cross_entropy` 计算二分类交叉熵损失,然后根据权重对损失进行加权。如果没有传入权重,则对所有样本的损失取平均值。最后返回计算得到的损失。
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