# PyTorch中的二元交叉熵与多分类问题
在深度学习中，二元交叉熵（Binary Cross Entropy, BCE）常用于二分类任务。而在多分类问题中，我们通常使用的是交叉熵损失函数。尽管名为“二元交叉熵”，PyTorch中也可以通过适当的处理将其应用于多分类问题。本文将介绍如何在PyTorch中实现二元交叉熵，并且展示如何利用该函数进行多分类任务的训练。
## 二元交叉熵（BCE）的
如何使用逻辑回归 (logistic regression)来解决多类别分类问题第一个例子：假如说你现在需要一个学习算法能自动地将邮件归类到不同的文件夹里，或者说可以自动地加上标签，那么，你也许需要一些不同的文件夹，或者不同的标签来完成这件事，来区分开来自工作的邮件、来自朋友的邮件、来自家人的邮件或者是有关兴趣爱好的邮件，那么，我们就有了这样一个分类问题：其类别有四个，分别用y=1、y=2、y=3
转载
2024-10-09 14:34:44
70阅读
多类别分类一、模型建立二、一对多分类方法(one-vs-all)三、分类器实现1，加载数据集（Dateset），可视化2，向量化逻辑回归2.1向量化正则化的代价函数2.2向量化梯度3，一对多分类器（one-vs-all）4，One-vs-all Prediction 一、模型建立对于二元分类的数据模型如下； 使用两种符号表示两个不同的数据集。 对于二元分类，运用逻辑回归，很好地实现了分类的功能。
转载
2023-06-14 17:22:26
187阅读
吴恩达机器学习系列作业目录
1 多类分类(多个logistic回归)我们将扩展我们在练习2中写的logistic回归的实现，并将其应用于一对多的分类（不止两个类别）。import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.io import loadmatDataset首先，加载数据集。这里
转载
2023-10-20 16:36:42
37阅读
对于在 PyTorch 中使用交叉熵损失（cross entropy loss）时，很多开发者会遇到各种问题。这篇博文旨在详细记录解决“pytorch cross entropy”问题的过程，帮助大家更好地理解和配置相应的环境。
## 环境准备
在开始之前，我们需要了解这里使用的前置依赖及其安装命令。下面是我们所需依赖的版本兼容性矩阵：
| 依赖包 | 版本
# 实现"pytorch cross_entropy"的步骤和代码指导
作为一名经验丰富的开发者，我来教你如何实现"pytorch cross_entropy"。首先，让我们看一下整个实现的流程，然后逐步指导你具体每一步需要做什么。
## 实现流程
下面是实现"pytorch cross_entropy"的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 |
原创
2024-03-01 04:21:24
117阅读
导包：1 import torch
2 import torch.nn as nn
3 import torch.nn.functional as F
4 import torch.optim as optim
5 from torchvision import datasets, transforms关于torchvision：torchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便
转载
2024-05-15 20:26:00
64阅读
其实这个笔记起源于一个报错，报错内容也很简单，希望传入一个三维的tensor，但是得到了一个四维。RuntimeError: only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of dimension: 4 查看代码报错点，是出现在pytorch计算交叉熵损失的代码。其实在自己手写写语义分
转载
2023-10-25 07:50:13
554阅读
# PyTorch的Cross Entropy
## 介绍
在机器学习和深度学习中，交叉熵（Cross Entropy）是一个重要的损失函数，特别适用于分类问题。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了很多高级功能，其中包括了交叉熵损失函数。在本文中，我们将介绍PyTorch中的交叉熵损失函数及其使用方法。
## 交叉熵损失函数
交叉熵损失函数可以用来衡量模型的输出与真实标签之间的差
原创
2023-11-23 03:22:55
247阅读
cross_entropy 交叉熵是深度学习中常用的一个概念，一般用来求目标与预测值之间的差距。 在介绍softmax_cross_entropy，binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之前，先来回顾一下信息量、熵、交叉熵等基本概念。 信息论 交叉熵是信
转载
2022-06-27 22:03:05
594阅读
前言交叉熵损失本质是衡量模型预测的概率分布与实际概率分布的差异程度，其值越小，表明模型的预测结果与实际结果越接近，模型效果越好。熵的概念来自与信息论，参考资料1对交叉熵的概念做了简明的介绍，很好理解。需要注意： Pytorch中的CrossEntropyLoss是LogSoftMax与NLLLoss的结合，下面以实例逐步拆解CrossEntropyLoss的计算过程。LogSoftMax当网络最后
转载
2023-08-11 21:23:36
171阅读
修改自:https://blog.csdn.net/WYXHAHAHA123/article/details/88342571特点支持ignore_index和pytorch内置函数进行结果对比codeimport torchimport torch.nn.functional as F'''实现cross entropy损失函数计算的三种方式'''input = torc...
转载
2021-09-07 10:47:13
1238阅读
在深度学习领域，尤其是在多分类问题中，使用 `binary_crossentropy loss` 作为损失函数时可能会遇到一定的困惑。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中应用 `binary_crossentropy` 来解决多分类问题。这将包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用等部分。
### 环境准备
在处理深度学习任务之前，首先需要准备合适的软硬件环境。以下是
A CUDA assertion error pops up when setting --no_lsgan. It seems it's because there are negative values thrown into the nn.BCELoss(). Get's fixed applying nn.BCEWithLogitsLoss() instead.(...)/opt/conda/conda-bld/pytorch_1512386481460/work/torch/lib/THC
原创
2021-08-13 09:35:16
331阅读
对于交叉熵损失函数的来由有很多资料可以参考，这里就不再赘述。本文主要尝试对交叉熵损失函数的内部运算做深度解析。 1. 函数介绍 Pytorch官网中对交叉熵损失函数的介绍如下：CLASS torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100,reduce=None, reduction=‘me
转载
2023-11-21 21:01:35
104阅读
损失函数在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。具体实现过程：在一个批次（batch）前向传播完成后，得到预测值，然后损失函数计算出预测值和真实值之间的差值，反向传播去更新权值和偏置等参数，以降低差值，不断向真实值接近，最终得到效果良好的模型。常见的损失函数包括：MSE（均方差, 也可以叫L2Loss），Cross Entropy Loss（交叉熵），L1 Loss（L1平
转载
2023-07-06 22:23:27
123阅读
对PyTorch中F.cross_entropy()的理解PyTorch提供了求交叉熵的两个常用函数:一个是F.cross_entropy()，另一个是F.nll_entropy()，是对F.cross_entropy(input, target)中参数target讲解如下。 一、交叉熵的公式及计算步骤 1、交叉熵的公式：H(p,q)=−i∑P(i)logQ(i)其中 P P为真实值， Q Q为预
原创
2022-11-10 10:19:59
3771阅读
基于Unet的医疗影像分割简单复现Unet网络，用来练习pytorch， U-net结构（最低分辨率下32x32像素的例子）如下图所示。每个蓝框对应于一个多通道特征图。通道的数量表示在盒子的顶部。X-Y尺寸在盒子的左下角提供。白色方框代表复制的特征图。箭头表示不同的操作。 其中，蓝/白框表示feature map；蓝色剪头表示3x3 卷积，用于特征提取；灰色箭头表示skip-connecti
转载
2024-08-17 13:34:45
112阅读
多分类问题Softmax二分类问题给定一系列特征，输出为0或1，表示是否满足某个条件。具体做法是输出一个概率，表示给定特征满足这个条件的概率，或者不满足这个条件的概率。多分类问题给定一系列特征，预测是多个类别中的哪一类，比如手写数组识别、物体识别等。如果在多分类问题中仍采用二分类问题的解决方法，即输出可能属于每个类别的概率，会出现的问题有输出的概率可能为负数所有类别概率之和不为1，即不是一个分布提
转载
2023-08-17 16:37:44
212阅读
# Python Cross Entropy
Cross entropy is a concept used in information theory and data science to measure the difference between two probability distributions. In the context of machine learning and d
原创
2023-11-29 10:21:32
60阅读
