损失函数总结（六）：KLDivLoss、BCEWithLogitsLoss

最新推荐文章于 2025-03-31 13:50:08 发布
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本文深入探讨了深度学习中的两种损失函数——KLDivLoss和BCEWithLogitsLoss。KLDivLoss用于衡量概率分布之间的差异，常见于知识蒸馏任务；BCEWithLogitsLoss是二元交叉熵损失的变体，适用于二元分类任务。文章提供了PyTorch实现，并鼓励读者在评论区提问和交流。

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损失函数总结（六）：KLDivLoss、BCEWithLogitsLoss

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、BCELoss、CrossEntropyLoss、NLLLoss、CTCLoss、PoissonNLLLoss、GaussianNLLLoss)。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 KLDivLoss

Kullback-Leibler散度（KL Divergence），通常称为KLDivLoss，是机器学习和深度学习中的一种损失函数，特别用于概率模型的上下文中，比如变分自动编码器（VAE）。它用来度量两个概率分布之

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https://blog.youkuaiyun.com/qq_36533552/article/details/104034759 KLDivLoss 作用： 用于连续分布的距离度量；并且对离散采用的连续输出空间分布进行回归通常很有用；用label_smoothing就采用这个； 公式： 公式理解： p(x)是真实分布，q（x）是拟合分布；实际计算时；通常p（x）作为target，只是概率分布；而xn则是把输............
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