BCEloss和CrossEntropyLoss的区别

原创 已于 2024-04-03 08:55:02 修改 · 3.3k 阅读 · 10 ·
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#深度学习 #python #pytorch

于 2022-10-08 16:10:15 首次发布
本文介绍了PyTorch中两种常用的损失函数：BCELoss和CrossEntropyLoss，并提供了详细的数学公式及其实现代码。BCELoss适用于二分类任务，而CrossEntropyLoss则适用于多分类任务。

1. BCEloss

pytorch官方提供的公式：l(x,y)={ l1,l2,…,ln}T,l(x,y) = \{l_1,l_2,\dots,l_n\}^T,l(x,y)={ l1​,l2​,…,ln​}T,
ln=−wn[ynlog(xn)+(1−yn)log(1−xn)]l_n=-w_n[y_nlog(x_n)+(1-y_n)log(1-x_n)]ln​=−wn​[yn​

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损失函数总结（三）：BCELoss、CrossEntropyLoss
走在深度学习前沿的小宋
10-25 4195
本文对损失函数进行了部分总结，包括：BCELoss、CrossEntropyLoss 等损失函数及其在当前损失函数众多的情况下使用的环境。总的来说：对于分类任务，CrossEntropyLoss 是其进行多分类任务的标准方法，而BCELoss 广泛用于二分类任务中。。。这两种损失函数都是当前较为常用的损失函数，可以好好研究一下。
bceloss 和CrossEntropyLoss
jacke121的专栏
11-26 3413
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import time import torch import torch v = 0.5 # 1-0.0001 v1 = v - 0.01 a = torch.FloatTensor([[v, v1, v],[v, v1, v]]) b = torch.FloatTensor([[0, 0...
损失函数 - Pytorch中的CrossEntropyLoss vs BCELoss；Softmax vs Sigmoid；损失计算
邓大王的博客
06-23 1641
两个loss的区别
BCE（二元交叉熵）与Dice
最新发布
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09-23 1052
二元交叉熵（Binary Cross-Entropy, BCE）是深度学习中用于二分类任务的损失函数，衡量模型预测概率与真实标签之间的差异。适用于输出为概率值（如Sigmoid激活后的结果）的场景，例如图像分类中的正/负样本判断。PyTorch提供了BCELoss和BCEWithLogitsLoss两种实现方式。（1）语义分割二分类：血管、视网膜、皮肤病变、道路、缺陷检测等几乎默认先上 BCE(+Dice)。
nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别
步步拾遗
03-28 2万+
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Cr...
BCELoss，BCEWithLogitsLoss和CrossEntropyLoss
vivi_cin的博客
12-27 2884
等价于：nn.CrossEntropyLoss = nn.NLLLoss(nn.LogSoftmax)输出：一个标量（这个minibatch的mean/sum的loss）两个损失：BCELoss，BCEWithLogitsLoss。输入：（[B,C], [B,C]）输入：（[B,C], [B,C]）输入：（[B,C], [B]）
【基础知识】多标签分类CrossEntropyLoss 与 二分类BCELoss
All_In_gzx_cc的博客
04-07 7096
什么是多标签分类 图片中是否包含房子？你的回答就是有或者没有，这就是一个典型的二分类问题（一个问题两个选项，是或不是）。 同样还是这幅照片，问题变成了：这幅照片是谁拍摄的？备选答案你，你的父亲，你的母亲，这就变成了一个多分类问题（一个问题多个选项）。 若此时问题如下： 你会发现图中所示的答案有多个yes，而不同于之前的多分类只有一个yes。这就是多标签分类。 多标签的问题的损失函数是什么 这里需要先了解一下softmax 与 sigmoid函数 这两个函数最重要的区别，我们观察一下： 区别还
细数nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别
12-20
总结一下，`nn.BCELoss` 和 `nn.CrossEntropyLoss` 的主要区别在于： 1. 应用场景：`nn.BCELoss` 专用于二分类，`nn.CrossEntropyLoss` 可用于二分类和多分类。 2. 激活函数：`nn.BCELoss` 需要在模型中手动添加...
损失函数 | BCE Loss（Binary CrossEntropy Loss）
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Just_do_myself的博客
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01-29 325
BCELoss是Binary CrossEntropyLoss的缩写，nn.BCELoss()为二元交叉熵损失函数，只能解决二分类问题。在pytorch中nn.CrossEntropyLoss()为交叉熵损失函数，用于解决多分类问题，也可用于解决二分类问题。在使用nn.BCELoss()作为损失函数时，需要在该层前面加上Sigmoid函数，一般使用nn.Sigmoid()即可，而在使用nn.CrossEntropyLoss()其内部会自动加上Sofrmax层。
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Zzz_zhongqing的博客
07-11 2528
BCELoss与CrossEntropyLoss都是用于分类问题。可以知道，BCELoss是Binary CrossEntropyLoss的缩写，BCELoss是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。 使用nn.BCELoss需要在该层前面加上Sigmoid函数。 使用nn.CrossEntropyLoss会自动加上Sofrmax层。 ...
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nn.BCELoss和nn.CrossEntropyloss总结参考博文如下nn.BCElossnn.CrossEntropyloss总结 参考博文如下 在参考了这些博文后，终于对损失函数有了一些了解 现在总结起来 方便以后复习 链接1: softmax 链接:2 链接：3 链接：4 如有侵权 立马删除 nn.BCEloss 公式如下： 1.输入的X 代表模型的最后输出 y 代表你的label 我们的目的就是为了让模型去更好的学习label 所以loss 越小的话 x越接近label 我们的学习效
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BCELoss和CrossEntropyLoss都是用于分类问题，但是它们在处理二分类问题时有所不同。BCELoss是Binary CrossEntropyLoss的缩写，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。具体来说，BCELoss适用于每个样本只有一个标签的情况，而CrossEntropyLoss适用于每个样本有多个标签的情况。在实现上，BCELoss的输出是一个标量，而CrossEntropyLoss的输出是一个向量，其中每个元素表示一个类别的概率。因此，在使用时需要根据具体的问题选择合适的损失函数。
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