PyTorch中的weighted_cross_entropy_with_logits的模拟

Question

我正在尝试用PyTorch训练模型。是否有任何简单的方法可以从Tensorflow创建像weighted_cross_entropy_with_logits这样的损失？

在pos_weight中有weighted_cross_entropy_with_logits论证可以帮助平衡。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丢失功能。例如，你可以写：

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here提到的步骤来确保稳定性并避免溢出。只需使用他们衍生的最终配方。