关于binary_crossentropy损失函数为负的问题

最新推荐文章于 2025-03-28 10:21:00 发布
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数据一定要归一化。

如pandas 这样进行即可

cdc28_data =(cdc28_data-cdc28_data.min())/(cdc28_data.max()-cdc28_data.min())

eshaoliu
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关于keras　二分类情况下sigmoid与softmax激活函数以及binary_crossentropy与categorical_crossentropy损失函数的总结
liuqiang3的博客
01-03 5521
最近在研究focal_loss时发现各种交叉熵损失函数写的形式都不一样，总结一下，以防以后使用． 首先sigmoid与softmax激活函数联系与区别： sigmoid激活函数： p(x)=11+ex p(x) = \frac{1}{1+e^x} p(x)=1+ex1​ softmax激活函数： p(xi)=exi∑j=1nexj p(x_i) =\frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}...
损失函数binary_crossentropy和categorical_crossentropy在单标签多分类模型中评价效果差异较大的原因
klklklbk的博客
06-03 5516
在cifar100数据集进行分类建模的时候在相同模型和数据上发现损失函数binary_crossentropy和categorical_crossentropy在测试集上效果差异较大， 在网上多方查阅之后发现原因如下，参考来源https://zhuanlan.zhihu.com/p/48078990 原文如下 在运行keras的代码时，发现一个有趣的现象，当使用binary_crossentropy和categorical_crossentropy时，其日志中输出的acc有较大差异，后经多方查阅，发现原因
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits出现负数
confuciust的专栏
12-25 2502
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 使用这个loss函数，出现loss出现负数的情况，在理论情况下，这个函数应该是不会存在负数的情况，查看这个函数的具体表达为： 该函数定义为： tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None, labels=None, logits=None, name=...
使用交叉熵损失函数binary_cross_entropy的时候得到负数的loss的可能原因
york1996的博客
04-03 8052
binary_cross_entropy需要input和target都在0-1之间，请检查下输入吧。 可以安装上面注释的那一行看看输入值的范围符不符合要求！ 说明：有些损失函数对输入有要求体现在，输入值的范围不对会提示，cuda device triggered之类的错误，但是现在没有提示错误，而是loss<0,并且越来越小，训练了200个周期，最后这个损失值变成了负几万的数...
F.binary_cross_entropy与sklearn.metric.log_loss的比较
最新发布
AI智能，无处不在
03-28 815
都可以用来计算二分类或多分类任务中的交叉熵损失，但它们的使用场景、实现方式和功能有所不同。
损失函数
ahxieqi的博客
06-18 376
2019 June 18 损失函数 损失函数 回归损失 均方误差/平方损失/L2 损失 M S E = \frac { \sum _ { i = 1 } ^ { n } \left( y _ { i } - \hat { y } _ { i } \right) ^ { 2 } } { n } 均方误差（MSE）度量的是预测值和实际观测值间差的平方的均值。它只考虑误差的平均大小，不考虑其方向。...
计算loss时binary_cross_entropy的值出现负数 nan无穷大
qq_36011385的博客
03-02 4455
问题描述： 使用torch的binary_cross_entropy计算分割的loss时，前几个epoch的值确实是正的，但是训到后面loss的值一直是负数 解决方案： 后面发现自己输入的数据有问题，binary_cross_entropy输入的target和input数值范围需要在0-1之间,调试的时候发现是target label输入的数值有0，1，2,修改之后就正常了、 binary_cross_entropy输入的target和input数值范围需要在0-1之间 torch.nn.function
为什么LOSS可以是负的？
weixin_46688566的博客
12-25 5413
然而，有些特殊情况下，LOSS值可能为负。例如，在某些深度学习模型中，负的LOSS值可能表明模型正在学习一种有效的正则化策略，这可以帮助模型避免过拟合，提高泛化能力。需要注意的是，即使某些情况下LOSS值为负可能表明模型在某些方面表现良好，但在大多数情况下，负的LOSS值仍然意味着模型的表现不佳。通常情况下，LOSS的值应该是一个非负数，因为它是用来量化模型的表现，而非负的LOSS值才能保证模型有改进的空间。此外，一些特定的损失函数，如对数损失函数（log loss），在某些情况下也可能产生负值。
Keras中的多分类损失函数用法categorical_crossentropy
09-16
与`categorical_crossentropy`不同，`binary_crossentropy`是用于二分类问题的损失函数。它需要与`sigmoid`激活函数配合使用，因为`sigmoid`函数将每个样本的输出映射到(0,1)区间，表示样本属于正类的概率。在二分类...
logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵）
胭脂草的ABC博客
03-22 1970
求知若愚 logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵） 假设函数： 转存失败重新上传取消 更为一般的表达式：转存失败重新上传取消 （1） 似然函数： 转存失败重新上传取消 （2） 对数似然函数： 转存失败重新上传取消 如果以上式作为目标函数，就需要最大化对数似然函数，我们这...
pytorch中loss_functions——binary_cross_entropy
u011331397的博客
06-18 1759
首先来看下binary_cross_entropy的函数形式： torch.nn.functional.binary_cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') Parameters input – Tensor of arbitrary shape target – Tensor of the same shape as input weight (Tensor,
训练时损失出现负数，正常吗？为什么
weixin_45780075的博客
03-20 3295
虽然在某些情况下出现负数损失函数可能是正常的，但在大多数情况下，出现负数损失函数可能表明模型或训练过程存在问题，需要进一步调查和修复。在训练神经网络时，通常期望损失函数的值是非负的，因为损失函数是用来度量模型预测与真实值之间的差异的。然而，有时候在训练过程中，损失函数可能会出现负数的情况，这可能是正常的，也可能是因为某些原因导致了不寻常的行为。1.数值不稳定性：如果在计算损失函数时使用了数值不稳定的操作，比如过大或过小的数值，可能会导致损失函数出现负数。这可能是由于数值计算中的舍入误差或数值溢出导致的。
联邦学习（pytorch）的损失值为负值解决办法
ggj0727的博客
08-01 2824
在用pytorch运行联邦学习程序时，损失值出现负值，如下： 出现这种情况，我们可以用以下解决方法： 方法一: 在定义的模型里把 self.softmax = nn.Softmax(dim=1) 改成 self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1) 在代码里如下： 修改后的执行结果如下： 方法二： 因为交叉熵有个负对数，所以当网络输出的概率是0-1时，损失值为正数。而当网络输出大于1的数，就有可能变成负数。因此需要添加一行 out1 = F.soft.
多标签分类与binary_cross_entropy_with_logits
ab0902cd的博客
04-25 1万+
1. binary_cross_entropy_with_logits可用于多标签分类 torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits等价于torch.nn.BCEWithLogitsLoss torch.nn.BCELoss+torch.nn.Sigmoid 等价于torch.nn.BCEWithLogitsLoss 在pytorch中torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_log...
快速理解binary cross entropy 二元交叉熵
热门推荐
Cy_coding的博客
05-05 6万+
二元交叉熵损失函数原理
cross_entropy、binary_cross_entropy、binary_cross_entropy_with_logits
LALALA312312的博客
05-31 901
函数具体介绍参考交叉熵的计算参考。
pytorch中交叉熵损失函数的细节
Mr_health的博客
02-10 7760
1. 一般分类任务实现：二分类 在二分类中，pytorch主要可以应用的损失函数分为以下四个： F.cross_entropy()与torch.nn.CrossEntropyLoss() F.binary_cross_entropy()与torch.nn.BCELoss() 之所以将四个函数分成两类，是因为： 前者输入是非onehot label + logit，函数会自动将logit通过softmax映射为概率 后者输入的是onehot label + prob（概率，一般是经过softmax后
F.binary_cross_entropy()
每日提升一点点
06-29 1632
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F batchsize = 10 num_classes = 4 x = torch.randn((batchsize, num_classes)) # print(x) target = torch.randint(num_classes, size=(batchsize,), dtype=torch.long) print(target) y = torch.zeros.
tensorflow2.0中损失函数的选择及使用
cocofisher的博客
02-23 9067
当结果没有经过激活函数输出时from_logits为True，否则为False。
损失函数为binary_crossentropy和交叉熵作为损失函数的区别
06-12
**Binary_crossentropy**，也称为 binary cross-entropy，是当模型的输出是概率值（0到1之间）时常用的损失函数。它计算的是模型预测的概率分布与实际类别（0或1）之间的差异。对于每个样本，这个损失函数鼓励模型给...
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