nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别

以前我浏览博客的时候记得别人说过，BCELoss与CrossEntropyLoss都是用于分类问题。可以知道，BCELoss是Binary CrossEntropyLoss的缩写，BCELoss　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。

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：

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

实际使用的时候：

对于nn.BCELoss：

import torch.nn.functional as F
loss_fn = torch.nn.BCELoss(reduce=False, size_average=False)
input = torch.randn(3, 4)
target = torch.FloatTensor(3, 4).random_(2)
loss = loss_fn(F.sigmoid(input), target)
print(input); print(target); print(loss)

这里的target可以是：

tensor([[ 0.,  0.,  0.,  1.],
        [ 1.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0