tensorflow - PyTorch 中的weighted_cross_entropy_with_logits 的类似物

Question

我正在尝试使用 PyTorch 训练模型。有没有简单的方法来创建像weighted_cross_entropy_with_logits这样的损失来自 tensorflow ？

weighted_cross_entropy_with_logits 中有 pos_weight 参数可以帮助平衡。但是 BCEWithLogitsLoss 中的参数列表中只有标签的权重.

Answer 1

您可以根据需要编写自己的自定义损失函数。例如，您可以编写:

def weighted_cross_entropy_with_logits(logits, target, pos_weight):
    return targets * -logits.sigmoid().log() * pos_weight + 
               (1 - targets) * -(1 - logits.sigmoid()).log()

这是一个基本的实现。您应该按照提到的步骤 here 进行操作确保稳定性并避免溢出。只需使用他们得出的最终公式即可。