tf.losses.softmax_cross_entropy(): softmax cross-entropy loss （用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 实现） tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy(): 稀疏softmax Cross-entropy loss （用 tf.nn....
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pytorch常用函数：torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits
在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？ 首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits...
当你明白了pytorch中F.cross_entropy以及F.binary_cross_entropy是如何实现的之后，你再基于它们做改进重新实现一个损失函数就很容易了。 1、背景 变化检测中，往往存在样本不均衡的情况，也就是changed pixel很少，...
本文转载于以下博客地址：...tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None, logits=None, name=None) sigmoid_cross_entropy_with_logits详解...
cross_entropy函数是pytorch中计算交叉熵的函数。输入主要包括两部分，一个是维度为（batch_size，class）的向量，class表示分类的数量，这个就表示模型预测的分类结果；另一个是维度为（batch_size）的一维矩阵，...
本文将对以下几种tensorflow中常用...tf.losses.sigmoid_cross_entropy tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits tf.losses.softmax_cross_entropy tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2 tf.losses.spa...
import tensorflow as tf from random import randintdims = 8 pos = randint(0, dims - 1)logits = tf.random_uniform([dims], maxval=3, dtype=tf.float32) labels = tf.one_hot(pos, dims)res1 = tf.nn.softmax_c
F.cross_entropy(x,y) cross_entropy(x,y)是交叉熵损失函数，一般用于在全连接层之后，做loss的计算。 其中x是二维张量，是全连接层的输出；y是样本标签值。x[batch_size,type_num];y[batch_size]。 ...
一 softmax 计算loss时，预测值要与真实值分布在相同的数据区间内，例如真实值在[0,1]区间内，那么网络的预测值也要在相同的区间（0,1）内；这样在计算loss是才会有较好的效果。 在做二分类时，可在网络的输出层...
tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy 从以下几个方面区分 函数 tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred) 函数,求交叉熵损失 例子: import tensorflow as tf import numpy as ...
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 计算logits 和 labels 之间的稀疏softmax 交叉熵 度量在离散分类任务中的错误率，这些类之间是相互排斥的（每个输入只能对应唯一...
Cross Entropy Method(CE method)是一种进化策略算法，它虽然也是基于交叉熵，但并不是我们熟知的监督学习中的交叉熵方法。这个算法的核心是一个参数优化的过程。CE method已经成功应用于不同范围的估计和优化问题，...
weighted_cross_entropy_with_logits原创文章,请勿转载!!!weighted_cross_entropy_with_logits(targets, logits, pos_weight, name=None):此函数功能以及计算方式基本与tf_nn_sigmoid_cross_entropy_with_logits...
1 tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy 是一个函数。 返回每个样本的损失。 等价于: tf.keras.backend.sparse_categorical_crossentropy 2 tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy 是一...
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits( _sentinel=None, labels=None, logits=None, name=None ) 参数： _sentinel:本质上是不用的参数，不用填 labels:和logits具有相同的type(float)和shape的张量(ten...
交叉熵损失（CrossEntropyLoss）函数是分类任务里最常见的损失函数。当然，CrossEntropy（以下简称“CE”）的作用不仅仅是在简单的分类任务里，比如最近大火的图文多模态模型CLIP就用到CE来进行对比学习，稍微改造...
深度学习中各种各样的损失函数容易让人混淆，根据任务对它们分门别类便于理解。二分类BinaryCrossentropy，多分类CategoricalCrossentropy，目标检测GIoULoss，回归MeanSquaredError
1.loss函数的声明及输出维度 BinaryCrossentropy（官网链接）可以直接申明，如下： #set loss func loss=tf.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True) # from_logits=True表示最后一层没有添加激活 其...
官方文档 https://pytorch.org/docs/master/nn.functional.html#torch.nn.functional.cross_entropy 作用 ignore_index用于忽略ground-truth中某些不需要参与计算的类。假设有两类...
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits() 这是一个TensorFlow中经常需要用到的函数。官方文档里面有对它详细的说明，传入的logits为神经网络输出层的输出，shape为[batch_size，num_classes]，传入的...
tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits函数 tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits( targets, logits, pos_weight, name=None ) 定义在：tensorflow/python/ops/nn_impl.py。 计算加权交叉熵。 ...
损失函数是机器学习最重要的概念之一。通过计算损失函数的大小，是学习过程中的主要依据也是学习后判断算法优劣的重要判据。 常用的损失函数有均方误差：MSEloss=∑i=1n(yi−y^i)2loss=∑i=1n(yi−y^i)2loss = \...
写在前面：起因是遇到一个错误：ValueError: Rank mismatch: Rank of labels (received 2) should equal rank of logits minus 1 (received 2).... tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits tf.nn.spa...
softmax_cross_entropy_with_logits函数原型： tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=pred, name=None) 函数功能：计算最后一层是softmax层的cross entropy，把softmax计算与cross entropy...
class BCELoss(_WeightedLoss): def __init__(self, weight=None, size_average=True, reduce=True): super(BCELoss, self).__init__(weight, size_average, reduce) def forward(self, input, ta...
tensorflow之所以把softmax和cross entropy放到一个函数里计算，就是为了提高运算速度。
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