牛哥的博客

BCELoss在图片多标签分类时，如果3张图片分3类，会输出一个3*3的矩阵。先用Sigmoid给这些值都搞到0~1之间：假设Target是：BCELoss是−1n∑(yn×ln⁡xn+(1−yn)×ln⁡(1−xn))-\frac 1 n\sum(y_n \times \ln x_n+(1-y_n) \times \ln(1-x_n))−n1​∑(yn​×lnxn​+(1−yn​)...

pytorch的官方文档写的也太简陋了吧…害我看了这么久…NLLLoss在图片单标签分类时，输入m张图片，输出一个m*N的Tensor，其中N是分类个数。比如输入3张图片，分三类，最后的输出是一个3*3的Tensor，举个例子：第123行分别是第123张图片的结果，假设第123列分别是猫、狗和猪的分类得分。可以看出模型认为第123张都更可能是猫。然后对每一行使用Softmax，这样可以...