CE Loss与BCE Loss的区别

本文简要介绍了交叉熵损失函数(BCE和CE)在分类问题中的应用,包括二分类和多分类场景。BCE适用于二分类,如 LR 模型预测概率;CE则用于多分类,常与 softmax 激活函数结合。同时,文章探讨了 BCE 和 CE 的梯度变化,并指出 BCE 考虑了正负样本损失,而 CE 在多分类中通过 softmax 已内含负类信息。文章还提及 BCE 和 CE 在优化上的微妙差异。

引言

  • 该文只是简单为本人学习交叉熵损失函数以及focal loss等相关问题的一个补充,所以介绍的不够全面,待后续持续补充

一句话概括就是:

BCE用于“是不是”问题,例如LR输出概率,明天下雨or不下雨的概率;CE用于“是哪个”问题,比如多分类问题。

BCE与CE表达形式:

BCE:BCE+sigmoid

  • sigmoid一般用于二分类问题,下方y^即为sigmoid形式(单个样本)
    y ^ = 1 1 + e − Z (1.1) \hat{y} = \frac{1}{1+e^{-Z}}\tag{1.1} y^=1+eZ1(1.1)
    Z = w x (1.2) Z = wx\tag{1.2}
<think>嗯,用户想了解PyTorch中BCELoss和CrossEntropyLoss区别以及使用场景。首先,我需要回忆这两个损失函数的基本定义和数学公式。BCELoss是二分类交叉熵损失,适用于二分类问题,每个样本的预测概率和真实标签之间的交叉熵。而CrossEntropyLoss则是多分类交叉熵损失,通常用于多分类问题,内部结合了LogSoftmax和NLLLoss,所以不需要手动对输出进行softmax处理。 接下来,我需要考虑它们的输入格式。BCELoss的输入是sigmoid后的概率值,范围在0到1之间,而真实标签也是0或1。CrossEntropyLoss的输入是未经过softmax的原始logits,真实标签是类别索引。例如,对于一个三分类问题,真实标签是0、1、2这样的整数。 然后,要分析它们的应用场景。BCELoss通常用在二分类任务,比如判断一张图片是否是猫,或者多标签分类任务,比如同时识别多个对象。而CrossEntropyLoss适用于单标签多分类任务,比如MNIST手写数字识别,每个样本只能属于一个类别。 还需要注意BCEWithLogitsLoss,它结合了sigmoid和BCELoss,提高了数值稳定性,避免数值溢出。而CrossEntropyLoss内部已经处理了softmax,所以在使用时不需要额外激活函数。 用户可能在使用时容易混淆这两个损失函数,比如在二分类问题中误用CrossEntropyLoss,或者在多标签问题中使用CrossEntropyLoss。这时候需要举例说明正确的用法,比如二分类时BCELoss需要sigmoid,而CrossEntropyLoss会自动处理。 另外,数值稳定性也是一个需要注意的点。BCEWithLogitsLoss比手动应用sigmoid再计算BCELoss更稳定,因为合并操作可以优化计算过程,减少数值错误。 最后,要总结它们的区别,帮助用户清晰理解何时使用哪个损失函数。可能需要给出代码示例,展示两者的不同输入和用法,这样用户能更直观地看到差异。</think>### BCELossCrossEntropyLoss区别解析 #### 1. 数学定义差异 - **BCELoss**(二元交叉熵): $$ \ell(x,y) = -[y \cdot \log(x) + (1-y) \cdot \log(1-x)] $$ 适用于二分类问题,要求预测值经过sigmoid激活函数映射到(0,1)区间[^1] - **CrossEntropyLoss**(交叉熵): $$ \ell(x,y) = -\log\left(\frac{\exp(x[y])}{\sum_j \exp(x[j])}\right) $$ 内部组合了LogSoftmax和NLLLoss,直接处理未归一化的原始logits[^2] #### 2. 输入格式要求 | 特征 | BCELoss | CrossEntropyLoss | |---------------|-----------------------------|--------------------------| | 预测值形状 | (N,*) 目标形状一致 | (N,C) C为类别数 | | 目标值类型 | 浮点数(0.0/1.0) | 类别索引(0到C-1的整数) | | 需要激活函数 | 需要sigmoid | 无需softmax | | 典型应用场景 | 二分类/多标签分类 | 单标签多分类 | #### 3. 代码示例对比 ```python # 二分类场景(BCELoss) import torch.nn as nn bce_loss = nn.BCELoss() sigmoid = nn.Sigmoid() output = model(data) loss = bce_loss(sigmoid(output), target) # 多分类场景(CrossEntropyLossce_loss = nn.CrossEntropyLoss() output = model(data) # 无需softmax loss = ce_loss(output, target) ``` #### 4. 数值稳定性注意事项 使用`BCEWithLogitsLoss`(组合sigmoid+BCELoss)比单独使用BCELoss更稳定: ```python # 推荐方式 bce_logits = nn.BCEWithLogitsLoss() loss = bce_logits(raw_output, target) ```
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