pytorch中BCE和CrossEntropy Loss

最新推荐文章于 2024-04-19 15:34:46 发布
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本文详细探讨了BCELoss和CrossEntropyLoss在损失函数计算上的区别。BCELoss适用于one-hot编码的目标，支持单样本计算，计算结果为所有标签的平均值，需先通过sigmoid激活。而CrossEntropyLoss则需要标签为数字形式，不支持单样本计算，计算结果为所有样本的平均值，需配合softmax使用。理解两者差异对于优化神经网络模型至关重要。

BCE Loss vs CrossEntropy Loss

BCE Loss：target格式为one hot
CrossEntropy：target格式为标签数字

BCE Loss：支持仅有一个样本的计算。结果取所有标签数目的均值
CrossEntropy：不支持一个样本的计算。结果取所有样本的均值

BCE Loss：用sigmoid()后再用BCE Loss。包括(1-yi) ln(1-xi)的计算
CrossEntropy：用softmax()。仅仅计算标签对应的input值的loss

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bceloss 和CrossEntropyLoss
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