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pytorch 交叉熵损失函数 BCELoss
BCE Loss
交叉熵损失函数计算公式: BCE Loss - 1/n*(y_actual * log(y_pred) (1 - y_actual) * log(1 - y_pred)) t[i]为标签值:0或者1
o[i]是经过sigmoid后的概率值
BCEWithLogitsLoss
这个损失将Sigmoid层和BCELoss合并在一个类中。
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博客主页: [小ᶻZ࿆] 本文专栏: AIGC | ChatGPT 文章目录 💯前言💯斯科特古斯里(Scott Guthrie)的建议解读人机交互设计的重要性减轻用户认知负担提高Prompt的易用性结论 💯普通用户视角的分析普通用户…
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