pytorch 损失函数（nn.BCELoss 和 nn.CrossEntropyLoss）（思考多标签分类问题）
一、BCELoss 二分类损失函数 输入维度为（n, ）， 输出维度为(n, ) 如果说要预测二分类值为1的概率，则建议用该函数！ 输入比如是3维，则每一个应该是在0——1区间内（随意通常配合sigmoid函数使用），举例 ...
原文：(七)详解pytorch中的交叉熵损失函数nn.BCELoss()、nn.BCELossWithLogits()，二分类任务如何定义损失函数，如何计算准确率、如何预测
最近在做交叉熵的魔改，所以需要好好了解下交叉熵，遂有此文。 关于交叉熵的定义请自行百度，相信点进来的你对其基本概念不陌生。 本文将结合PyTorch，介绍离散形式的交叉熵在二分类以及多分类中的应用。注意，本文出现的二分类交叉熵和多分类交叉熵，本质上都是一个东西，二分类交叉熵可以看作是多分类交叉熵的一个特例，只不过在PyTorch中对应方法的实现方式不同 不同之处将在正文详细讲解 。 好了，废话少叙 ...
2021-05-16 02:51 2 20383 推荐指数：
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本篇借鉴了这篇文章，如果有兴趣，大家可以看看：https://blog.csdn.net/geter_CS/article/details/84857220 1、交叉熵：交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度 2、CrossEntropyLoss()损失函数结合 ...