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nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss

news 2025/6/27 9:39:02

        BCELoss与CrossEntropyLoss都是用于分类问题。可以知道，BCELoss是Binary CrossEntropyLoss的缩写，BCELoss是CrossEntropyLoss的一个特例，只用于二分类问题，而CrossEntropyLoss可以用于二分类，也可以用于多分类，在计算nn.CrossEntropyLoss时，真实的label会被处理成one-hot编码形式。

        不过我重新查阅了一下资料，发现同样是处理二分类问题，BCELoss与CrossEntropyLoss是不同的。下面我详细讲一下哪里不同。

１．使用nn.BCELoss需要在该层前面加上Sigmoid函数，公式如下：

l o s s ( X i , y i ) = − w i [ y i l o g x i + ( 1 − y i ) l o g ( 1 − x i ) ] loss(X_{i},y_{i}) = -w_{i}[y_{i}logx_{i} + (1-y_{i})log(1-x_{i})] loss(Xi​,yi​)=−wi​[yi​logxi​+(1−yi​)log(1−xi​)]

 ２．使用nn.CrossEntropyLoss会自动加上Sofrmax层，公式如下：

在这里插入图片描述

用法总结：
sigmoid+BCE loss
softmax+CrossEntropyLoss 

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