在深度学习中,BCE (Binary Cross-Entropy) 损失是一种常用的损失函数,主要应用于二分类问题,通过优化该损失来训练模型,使预测概率尽可能接近真实标签。 1. BCE 损失的定义         对于一个样本 x，其真实标签为 y（0 或 1），模型输出的预测概率为 p，则 BCE 损失计算公式为: BCE = -y * log(p) - (1 - y)

损失函数通过torch.nn包实现。 文章目录 1 基本用法2 损失函数（前6种）2-1 L1范数损失 —— L1_Loss2-2 均方误差损失 —— MSELoss2-3 交叉熵损失 CrossEntropyLoss2-4 KL 散度损失 KLDivLoss2-5 二元交叉熵损失 BCELoss2-6 BCEWithLogitsLoss 1 基本用法 criterion =

###### LossFounction definitiondef BCE_loss(y_hat, y):    return -(torch.mean(y * torch.log(y_hat) + (1-y) * torch.log(1-y_hat)))# 原因：损失函数的计算,如交叉熵损失函数的计算可能出现log(0),所以就会出现loss为Nan的情况  症状: loss逐渐下降,突然出

1、 Anchor base和Anchor free 1.1 Anchor base Anchor base，译为基于锚点的一个物体检测方法，也可以叫做基于一组预定义的框模型会预测每个锚点是否存在对象，并预测需要对锚点进行的调整以更好地适应该对象Anchor base物体检测方法：Fast R-CNN、SSD、YOLO、RetinaNet 1.2 Anchor Free Anchor Fr

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>   据news bitcoin.com报道，本周，美国知名黄金公司Schiff Gold宣布接受BCH支付。 Schiff Gold的创始人兼CEO Peter Schiff是一位经济学家、金融经纪人、交易商及作家，他曾准确预测出2008年金融危机，并多次表示自己是一个“比特币憎恨者”，认为比特币毫无价值。 去年年底，Peter