torch.nn.functional.binary_cross_entropy

torch.nn.functional.binary_cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') [исходный код]

Вычисляет двоичную кросс-энтропию между целевыми значениями и входными вероятностями.

Подробнее см. в разделе BCELoss.

Параметры:

• input (Tensor) – Тензор произвольной формы, содержащий вероятности.
• target (Tensor) – Тензор той же формы, что и input, со значениями от 0 до 1.
• weight (Tensor, optional) – вес для ручного масштабирования; если задан, он повторяется до совпадения с формой входного тензора
• size_average (bool, optional) – Устарел (см. reduction).
• reduce (bool, optional) – Устарел (см. reduction).
• reduction (str, optional) – Указывает, какую редукцию применить к результату: 'none' | 'mean' | 'sum'. 'none': редукция не применяется, 'mean': сумма элементов результата делится на их количество, 'sum': элементы результата суммируются. Примечание: size_average и reduce выводятся из употребления; пока что указание любого из этих двух аргументов переопределяет reduction. По умолчанию: 'mean'

Тип возвращаемого значения:

Tensor

Примеры:

>>> input = torch.randn(3, 2, requires_grad=True)
>>> target = torch.rand(3, 2, requires_grad=False)
>>> loss = F.binary_cross_entropy(torch.sigmoid(input), target)
>>> loss.backward()