损失函数总结（三）：BCELoss、CrossEntropyLoss

最新推荐文章于 2025-04-21 19:37:19 发布
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本文详细介绍了BCELoss和CrossEntropyLoss两种损失函数，BCELoss常用于二分类任务，衡量模型预测与真实标签的差距；CrossEntropyLoss适用于多分类任务，同样度量模型预测概率与实际类别的一致性。通过数学公式和PyTorch代码实现进行了清晰解释。

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损失函数总结（三）：BCELoss、CrossEntropyLoss

1 引言

在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列损失函数 (L1Loss、MSELoss)。在这篇文章中，会接着上文提到的众多损失函数继续进行介绍，给大家带来更多不常见的损失函数的介绍。这里放一张损失函数的机理图：
在这里插入图片描述

2 损失函数

2.1 BCELoss

BCELoss（Binary Cross-Entropy Loss，二进制交叉熵损失）是一种用于二分类任务的损失函数，通常用于测量模型的二分类输出与实际标签之间的差距。BCELoss的数学表达式如下：
L BCE

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bceloss 和CrossEntropyLoss
jacke121的专栏
11-26 3349
#!/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...
深度学习loss总结：nn.CrossEntropyLoss,nn.MSELoss,Focal_Loss,nn.KLDivLoss等
@bangbang的博客
11-19 1055
交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。假设概率分布p为期望输出(target)，概率分布q为实际输出(pred),HpqH(p,q)HpqPytorch中的CrossEntropyLoss()函数而是交叉熵的另外一种方式计算得到的：Pytorch中函数的主要是将和NLLLoss最小化负对数似然函数）合并到一块得到的结果(1)首先对预测值pred进行softmax计算：其中softmax。
BCEloss和CrossEntropyLoss的区别
loki2018的博客
10-08 3188
主要用于计算标签只有1或者0时的二分类损失，标签和预测值是一一对应的。用于计算多分类任务，一个标签可能对应了预测的多个概率，例如一个任务包含了。来计算损失前，需要对预测值进行一次。函数会将预测值映射到0-1之间。个类别，那么预测值就有。
深度学习-损失函数
最新发布
ZHINV_的博客
04-21 711
当输出层使用softmax多分类时，使用交叉熵损失函数；当输出层使用sigmoid二分类时，使用二分类交叉熵损失函数， 比如在逻辑回归中使用；当功能为线性回归时，使用均方差损失-L2 loss；
BCELoss，BCEWithLogitsLoss和CrossEntropyLoss
vivi_cin的博客
12-27 2572
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]）
交叉熵损失函数 nn.BCELoss()和crossentropyloss（）
oceancoco的博客
12-07 1933
在做分类训练的时候，如果一个样本属于第K类，那么这个类别所对应的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出为0，即[0,0,0,1,0……**交叉熵：**它主要刻画的是实际输出（概率）与期望输出（概率）的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。crossentropyloss()和BCELoss()原理是一样的，但是具体的计算结果是不一样的，首先是公式就不一样；在多分类问题中输出层的函数是Softmax函数，在二分类问题中的输出层的函数时Sigmod函数。交叉熵损失是分类中最常用的一个损失函数。
【基础知识】多标签分类CrossEntropyLoss 与 二分类BCELoss
All_In_gzx_cc的博客
04-07 6891
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
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...
细数nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别
09-17
nn.BCELoss（Binary CrossEntropy Loss）和nn.CrossEntropyLoss是PyTorch中常用的两种损失函数，它们在处理分类问题时有着不同的应用场景和计算方式。 nn.BCELoss主要用于二分类问题，它的全称是Binary Cross...
pytorch系列 --11 pytorch loss function： MSELoss BCELoss CrossEntropyLoss及one_hot 格式求 cross_entropy
墨流觞的博客
11-13 8555
本文主要包括： pytorch 实现的损失函数 pytorch实现的loss function 神经网络主要实现分类以及回归预测两类问题，对于回归问题，主要讲述均方损失函数，而对于一些回归问题，需要根据特殊情况自定义损失函数。对于分类，主要讲述二分类交叉熵和多分类交叉熵函数 在讲解函数之前，提前说一下： 所有的loss的基类是Module，所以使用loss的方法是： # 1. 创建损失函数...
pytorch中BCELoss、CrossEntropyLoss和NLLLoss
taoqick的专栏
04-06 2053
在PyTorch中进行二分类，有三种主要的全连接层，激活函数和loss function组合的方法，分别是：torch.nn.Linear+torch.sigmoid+torch.nn.BCELoss，torch.nn.Linear+BCEWithLogitsLoss，和torch.nn.Linear（输出维度为2）+torch.nn.CrossEntropyLoss，BCEWithLogitsLoss集成了Sigmoid，但是CrossEntropyLoss集成了Softmax。 -----------
【Pytorch】BCELoss和BCEWithLogitsLoss损失函数详解
01-07
在Pytorch中，BCELoss和BCEWithLogitsLoss是一组常用的二元交叉熵损失函数，常用于二分类问题，其区别在于前者的输入为已进行sigmoid处理过的值，而后者为sigmoid函数11+exp⁡(−x)\frac{1}{1+\exp(-x)}1+exp(−x)1​中的xxx。 下面为一个简单的示例： import torch import torch.nn as nn predicts = torch.tensor([[0.4,0.7,1.2,0.3], [1.1,0.6,0.9,1.6]]) labels = torch.tensor([[1,0,1,0],[0,1,1,
交叉熵nn.CrossEntropyLoss()和nn.BCELoss()
qq_45821834的博客
10-05 1176
简要讲解交叉熵损失的数学基础，并介绍pytorch中torch.nn.CrossEntropyLoss()函数和torch.nn.BCELoss()函数的具体实现
nn.BCELoss和nn.CrossEntropyloss 总结
weixin_50249353的博客
07-30 2005
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
损失函数：BCE Loss（二元交叉熵损失函数）、Dice Loss（Dice相似系数损失函数）
FriendshipTang的博客
04-10 1万+
Python、PyTorch、人工智能、损失函数
【机器学习】交叉熵做损失函数 BCE loss
chentao326的博客
05-18 3515
参考文章: 为什么用交叉熵做损失函数 详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵 这边做摘抄 目录1.信息熵2.相对熵(KL散度)3.交叉熵使用交叉熵的原因 1.信息熵 信息熵是消除不确定性所需信息量的度量。（多看几遍这句话） 信息熵就是信息的不确定程度，信息熵越小，信息越确定。 (因为事件都有个概率分布，这里我们只考虑离散分布) 举个列子，比如说： 今年中国取消高考了，那我们就要去查证了， 这样就需要很多信息量(去查证)；反之如果说今年正常高考，大家回想：这很正常啊，不怎么需要查证，这样需要的信息量就
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10-24 1341
BCE loss 与Cross Encropy loss
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06-23 1538
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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，...
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