18 12 月, 2019

[Machine Learning] BinaryCrossEntropy 介紹與程式實作

Last Updated on 2021-05-17 by Clay

假設 target 為我們預測標籤的『正確答案』、output 為我們模型預測的『預測標籤』—— 那麼我們便可以透過 BinaryCrossEntropy 計算 target 以及 output 之間的『二元交叉熵』。

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在使用 PyTorch 當中的 Sigmoid 當我們的激活函數時，比如說接在模型的最後一層當二元分類的輸出，畢竟 Sigmoid 可以將數值壓在 [0-1] 之間，我們只要設定個閥值 (Threshold) ，比如說 0.5，就可以將數值分成倆類。