nn.Sigmoid() 输出负数 / 张生荣

解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题

网络训练中,loss曲线非常奇怪交叉熵怎么会有负数. 经过排查,交叉熵不是有个负对数吗,当网络输出的概率是0-1时,正数.可当网络输出大于1的数,就有可能变成负数. 所以加上一行就行了 out1 = ...

WGAN与GAN的不同去除sigmoid 使用具有动量的优化方法,比如使用RMSProp 要对Discriminator的权重做修整限制以确保lipschitz连续约 WGAN实战卷积生成动漫头像 ...

常见的'融合'操作复杂神经网络模型的实现离不开"融合"操作.常见融合操作如下: (1)求和,求差 # 求和 layers.Add(inputs) # 求差 layers.Subt ...

以前我浏览博客的时候记得别人说过,BCELoss与CrossEntropyLoss都是用于分类问题.可以知道,BCELoss是Binary CrossEntropyLoss的缩写,BCELoss Cr ...

本文实例为大家分享了pytorch使用nn.Moudle实现逻辑回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下内容 pytorch使用nn.Moudle实现逻辑回归问题 loss下降不明显解决方法 # ...

一.任务实现一个4 层的全连接网络实现二分类任务,网络输入节点数为2,隐藏层的节点数设计为:25,50,25,输出层2 个节点,分别表示属于类别1 的概率和类别2 的概率,如图所示.我们并没有采用S ...

目录常见的激活函数种类及其图像 1 sigmoid(logsig)函数 2 tanh函数 3 relu函数 4 softplus函数 tensorflow中损失函数的表达 1 sigmoid(log ...

目录前言实现过程 1. 获取数据 2. 数据扩充与数据缩放 3. 迁移学习 4. 微调 5. 预测前言本文使用 cpu 的 tensorflow 2.4 完成迁移学习和模型微调,并使用训练好的 ...

一.概述 AutoEncoder大致是一个将数据的高维特征进行压缩降维编码,再经过相反的解码过程的一种学习方法.学习过程中通过解码得到的最终结果与原数据进行比较,通过修正权重偏置参数降低损失函数,不断 ...

我们需要评估模型预测值来评估训练的好坏. 模型评估是非常重要的,随后的每个模型都有模型评估方式.使用TensorFlow时,需要把模型评估加入到计算图中,然后在模型训练完后调用模型评估. 在训练模型过 ...

使用TensorFlow构建一个神经网络来实现二分类,主要包括输入数据格式.隐藏层数的定义.损失函数的选择.优化函数的选择.输出层.下面通过numpy来随机生成一组数据,通过定义一种正负样本的区别,通 ...

本文摘自 <深度学习原理与PyTorch实战> 我们将从预测某地的共享单车数量这个实际问题出发,带领读者走进神经网络的殿堂,运用PyTorch动手搭建一个共享单车预测器,在实战过程中掌握神 ...

本文实例为大家分享了tensorflow神经网络实现mnist分类的具体代码,供大家参考,具体内容如下只有两层的神经网络,直接上代码 #引入包 import tensorflow as tf imp ...

线性回归实战使用PyTorch定义线性回归模型一般分以下几步: 1.设计网络架构 2.构建损失函数(loss)和优化器(optimizer) 3.训练(包括前馈(forward).反向传播(back ...

使用循环神经网络(RNN)实现影评情感分类作为对循环神经网络的实践,我用循环神经网络做了个影评情感的分类,即判断影评的感情色彩是正面的,还是负面的. 选择使用RNN来做情感分类,主要是因为影评是一段 ...

原始生成对抗网络Generative Adversarial Networks GAN包含生成器Generator和判别器Discriminator,数据有真实数据groundtruth,还有需要网络 ...

CGAN的全拼是Conditional Generative Adversarial Networks,条件生成对抗网络,在初始GAN的基础上增加了图片的相应信息. 这里用传统的卷积方式实现CGAN. ...

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: 下面我们用BCELoss来验证一下Loss是不是0 ...

本文实例为大家分享了pytorch实现逻辑回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下一.pytorch实现逻辑回归逻辑回归是非常经典的分类算法,是用于分类任务,如垃圾分类任务,情感分类任务等都可以使 ...

Keras是一个用于在python上搭神经网络模型的框架,语法和torch比较相似.我个人认为Keras最大的特点是包装很好,一些在训练过程中要输出的方法和常用的优化函数.目标函数都已经内置了,非常适 ...