BCELoss BCEWithLogitsLoss 多标签损失函数

最新推荐文章于 2025-06-22 07:30:00 发布
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BCELoss
在图片多标签分类时，如果3张图片分3类，会输出一个3*3的矩阵。

在这里插入图片描述
先用Sigmoid给这些值都搞到0~1之间：

在这里插入图片描述
假设Target是：

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
emmm应该是我上面每次都保留4位小数，算到最后误差越来越大差了0.0001。不过也很厉害啦哈哈哈哈哈！
BCEWithLogitsLoss
BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步。我们直接用刚刚的input验证一下是不是0.7193：

20201230

对每一张图片 每一条记录
1.每一行对应每个标签的概率
2.对每一行的每个标签求交叉熵损失
3.对每一行的3个标签的交叉熵损失求平均
4.对所有图片 所有记录的平均交叉熵 再求平均
总的编码信息长度

input 输入还需要通过sigmoid 处理 只有 input输入值接近6 sigmoid 之后得到
1,再经过ln之后得到零 这样loss 才会接近于零

https://blog.youkuaiyun.com/mr_health/article/details/108665421
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits BCEloss
https://www.cnblogs.com/hellcat/p/7039482.html
https://blog.youkuaiyun.com/qq_35203425/article/details/79773459?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-searchFromBaidu-1.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-searchFromBaidu-1.control
tensorflow 对应这个
https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tf_nn_sigmoid_cross_entropy_with_logits.html
https://www.cnblogs.com/smallredness/p/11199541.html

损失函数总结（三）：BCELoss、CrossEntropyLoss
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是在二分类问题中常用的损失函数之一，通过衡量模型输出与实际标签之间的差异，帮助模型学习正确的分类决策。在实际应用中，合适选择损失函数对模型训练和性能至关重要。是指 Binary Cross Entropy Loss，也称为二元交叉熵损失，通常用于二分类问题中的损失函数。与优化算法（如 SGD、Adam 等）结合使用，通过最小化损失函数来优化模型参数，以提高模型的分类性能。通常用于评估二分类模型的输出与实际标签之间的差异，帮助模型学习正确的分类。在训练过程中，通常会将。
八百字讲清楚——BCEWithLogitsLoss二分类损失函数
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用于计算二元交叉熵损失，帮助模型学习将预测结果和真实标签匹配的能力。在实践中，由于数值计算的稳定性问题，通常使用函数库中提供的。函数进行概率估计和损失计算。激活，然后计算预测概率和二元交叉熵损失。会惩罚模型的预测值偏离0的程度。是一种用于二分类问题的损失函数，它将。，并且我们希望预测每个样本的概率为。函数和二元交叉熵损失结合在一起。的二分类问题，其中每个样本。函数激活的输出），通过将。通常用于处理模型输出的。会惩罚模型的预测值偏离。中是非常重要的一部分。假设我们有一个大小为。
BCELoss、BCEWithLogitsLoss / 二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss）
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BCELoss和BCEWithLogitsLoss
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### BCELoss 和 BCEWithLogitsLoss 的区别 在 PyTorch 中，`BCELoss` 是二元交叉熵损失函数的一种实现形式。该函数用于衡量预测概率与真实标签之间的差异，适用于二分类问题[^1]。 对于 `BCELoss` 来说，输入应当是经过激活函数（通常是 Sigmoid 函数）处理后的值，即这些值已经被映射到 (0, 1) 范围内作为概率估计。这意味着如果直接传入未经变换的原始分数，则可能会导致数值不稳定或者不合理的梯度更新。 相比之下，`BCEWithLogitsLoss` 结合了 Sigmoid 层和二元交叉熵损失计算于一体。此设计不仅简化了模型构建过程中的操作链路，而且更重要的是，在内部实现了更稳定的数值运算方式来防止下溢或上溢现象的发生。 具体来说： - **稳定性**：由于集成了Sigmoid层，因此可以避免因单独应用Sigmoid而可能产生的极端值情况； - **效率提升**：减少了额外一层的操作开销； 下面是一个简单的例子展示如何使用这两种损失函数： ```python import torch import torch.nn as nn # 假设我们有如下数据 logits = torch.tensor([[-2.0], [1.0]], requires_grad=True) labels = torch.tensor([[0.0], [1.0]]) # 使用 BCEWithLogitsLoss loss_fn_with_logits = nn.BCEWithLogitsLoss() loss_with_logits = loss_fn_with_logits(logits, labels) print(f"BCEWithLogitsLoss: {loss_with_logits.item()}") sigmoid_output = torch.sigmoid(logits) # 使用 BCELoss 需要先通过 sigmoid 将 logits 映射到 (0, 1) 区间 loss_fn_without_logits = nn.BCELoss() loss_without_logits = loss_fn_without_logits(sigmoid_output, labels) print(f"BCELoss after applying sigmoid manually: {loss_without_logits.item()}") ```
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