Pytorch中BCELoss,BCEWithLogitsLoss和CrossEntropyLoss的区别

最新推荐文章于 2025-06-22 07:30:00 发布
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分类专栏： Pytorch 文章标签： Pytorch BCEWithLogitsLoss
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BCEWithLogitsLoss = Sigmoid+BCELoss，当网络最后一层使用nn.Sigmoid时，就用BCELoss，当网络最后一层不使用nn.Sigmoid时，就用BCEWithLogitsLoss。
(BCELoss)BCEWithLogitsLoss用于单标签二分类或者多标签二分类，输出和目标的维度是(batch,C)，batch是样本数量，C是类别数量，对于每一个batch的C个值，对每个值求sigmoid到0-1之间，所以每个batch的C个值之间是没有关系的,相互独立的，所以之和不一定为1。每个C值代表属于一类标签的概率。如果是单标签二分类，那输出和目标的维度是(batch,1)即可。
CrossEntropyLoss用于多类别分类，输出和目标的维度是(batch,C)，batch是样本数量，C是类别数量，每一个C之间是互斥的，相互关联的，对于每一个batch的C个值，一起求每个C的softmax，所以每个batch的所有C个值之和是1，哪个值大，代表其属于哪一类。如果用于二分类，那输出和目标的维度是(batch,2)。
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pytorch 3 mae、mse、BCELoss、BCEWithLogitsLoss和CrossEntropyLoss等loss的使用
a486259的博客
01-04 5088
在深度学习任务中，根据loss的设计可以简单的分为线性回归、逻辑回归和softmax回归。 一、线性回归loss 其中线性回归是指拟合一个线性函数，通常用mse、mae来评价模型的拟合效果，此外mse、mae还可以作为loss训练模型。需要格外注意的是loss值的大小毫无意义，只有梯度值才是决定模型学习的方向。只是，一般情况下loss与梯度呈现正相关，loss大，则梯度也大。在线性回归中，y_pred的shape与y_true是一模一样的 1.1 mse的使用 当用mse为评价指标时，才用考虑异常值
Pytorch里CrossEntropyLoss,BCEWithLogitsLoss,BCELoss区别简析
s724mri的博客
04-03 795
项目场景： 选loss的时候不知道选哪个 问题描述 CrossEntropyLoss 非常常用但是在pytorch里集成了很多CEloss的变种，虽然一般使用普通的CrossEntropyLoss，但是对于其他的CEloss不知道有什么区别，参考了这篇博文 详解pytorch中的交叉熵损失函数 ，在这个基础上做了一些小实验。 贴一下代码 @Override public void run() { bytes = mmInStream.read(buffer); mHandler.obtainMes
BCELoss，BCEWithLogitsLoss和CrossEntropyLoss
vivi_cin的博客
12-27 2640
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]）
【深度学习|学习笔记】BCELoss、BCEWithLogitsLoss、CrossEntropyLoss、FocalLoss、Dice Loss、Combo Loss损失函数详解，附代码。
最新发布
2401_89898861的博客
06-22 948
【深度学习|学习笔记】BCELoss、BCEWithLogitsLoss、CrossEntropyLoss、FocalLoss、Dice Loss、Combo Loss损失函数详解，附代码。
CrossEntropyLoss() 和 nn.BCEWithLogitsLoss() 举例说明区别
weixin_44064434的博客
09-09 1439
然后，它计算模型输出与目标标签之间的二元交叉熵损失。在多分类任务中，模型的最后一层输出是一个概率分布，表示每个类别的概率。CrossEntropyLoss() 计算模型输出与目标标签之间的交叉熵损失，用于衡量模型的预测与真实标签之间的差异。需要注意的是，nn.BCEWithLogitsLoss() **可以用于多标签分类任务，**其中每个样本可以属于多个类别。总之，CrossEntropyLoss() 适用于多分类任务，而 nn.BCEWithLogitsLoss() 适用于二分类任务和多标签分类任务。
Pytorch中BCELoss和BCEWithLogitsLoss的差别
junbaba_的博客
11-25 925
Pytorch中BCELoss和BCEWithLogitsLoss的差别 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。 先用Sigmoid给这些值都搞到0~1之间： 假设Target是： BCELoss是−1n∑(yn×lnxn+(1−yn)×ln(1−xn))-\frac{1}{n} \sum(y_n \times lnx_n + (1-y_n) \times ln(1-x_n))−n1​∑(yn​×lnxn​+(1−yn​)×ln(1−xn​)) ，其中y是ta
BCELoss和BCEWithLogitsLoss的区别
weixin_46144186的博客
01-06 775
BCELoss和BCEWithLogitsLoss要求的input都是经过sigmoid产生的分类概率，target是0或1的二分类。 假设我们有一个3×3的输入，也就是batch_size是3，target是3×3，表示有3个标签。现在用这个例子做一个演示： import torch import torch.nn as nn m = nn.Sigmoid() loss1 = nn.BCELoss() loss2 = nn.BCEWithLogitsLoss() input = torch.randn
BCELoss&BCEWithLogitsLoss
weixin_46365033的博客
07-03 801
BCELoss torch.nn.BCELoss(weight=None,size_average=True) weight:控制正样本权重； size_average:对Loss值取平均。 loss(o,t)=−1n∑i(t[i]log(o[i])+(1−t[i])log(1−o[i])) loss(o,t)=-\frac{1}{n}\sum_i(t[i] log(o[i])+(1-t[i]) log(1-o[i])) loss(o,t)=−n1​i∑​(t[i]log(o[i])+(1−t[i])lo
PyTorch学习（7）：常用损失函数（CrossEntropyLoss, BCELoss, BCEWithLogitsLoss, L1Loss, MSELoss）
tecsai的博客
04-19 2957
在深度学习训练过程中，损失计算是非常重要的一环。有一种论调叫做“损失函数的设计在一定程度上决定了模型能干什么”。 PyTorch提供了许多损失计算函数，包括torch.nn.L1Loss，torch.MSELoss，torch.nn.CrossEntropyLoss，torch.nn.BCELoss，torch.nn.BCEWithLogitsLoss等。 具体可以参考如下连接：torch.nn — PyTorch 2.2 documentation
pytorch验算CrossEntropyLoss ，BCELoss 和 BCEWithLogitsLoss
咕噜咕噜
07-21 1842
目录一. 手算验证交叉熵验证：输出：二. 手算验证BCEwith_loss 和 BCEWithLogitsLoss验证：输出：三. 验证BCE_loss在二分类时是交叉熵的特例验证：输出： ——————————————————————————————————————————————————— 一. 手算验证交叉熵 (class torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None,
【Pytorch基础】nn.BCELoss()与nn.BCEWithLogitsLoss()区别
sxl的博客
05-18 1967
参考资料 [1]BCELoss()与BCEWithLogitsLoss()区别 [2]损失函数softmax_cross_entropy、binary_cross_entropy、sigmoid_cross_entropy之间的区别与联系 [3]逻辑回归的损失函数怎么理解？ [4]机器学习–LR逻辑回归与损失函数理解 ......
细数nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别
12-20
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
pytorch中CrossEntropyLoss和NLLLoss的区别与联系
qq_25105061的博客
07-16 2483
pytorch中CrossEntropyLoss和NLLLoss的区别与联系 CrossEntropyLoss和NLLLoss主要是用在多分类问题的损失函数，他们两个既有不同，也有不浅的联系。先分别看一下： CrossEntropyLoss 称为交叉熵损失函数，主要的计算公式为： loss(x,class)=−log(eclass∑j(ex[j]))loss(x,class)=-log(\frac{e^{class}}{\sum_j(e^{x[j]})})loss(x,class)=−log(∑j​(ex[
多标签分类、BCELoss和BCEWithLogitsLoss用法
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qq_36201400的博客
11-04 1万+
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。 先用Sigmoid给这些值都搞到0~1之间： 假设Target是： BCELoss是− 1 n ∑ ( y n × ln ⁡ x n + ( 1 − y n ) × ln ⁡ ( 1 − x n ) ) -\frac 1 n\sum(y_n \times \ln x_n+(1-y_n) \times \ln(1-x_n))−n1​∑(yn​×lnxn​+(1−yn​)×ln(1−xn​)) 其中y是target
【PyTorch】两种常用的交叉熵损失函数BCELoss和BCEWithLogitsLoss
qq_38253797的博客
04-27 5194
目录定义区别代码示例关键参数 定义区别 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。区别在于BCELoss的输入需要先进行Sigmoid处理，而BCEWithLogitsLoss则是将Sigmoid和BCELoss合成一步，也就是说BCEWithLogitsLoss函数内部自动先对output进行Sigmoid处理，再对output和target进行BCELoss计算。 代码示例 下面为一个简单的示例： random.seed(0)
pytorch学习笔记——binary_cross_entropy与binary_cross_entropy_with_logits
phily123的博客
11-14 2218
探究binary cross entropy的计算细节
Pytorch中Balance binary cross entropy损失函数的写法
我的博客有点东西
09-28 7986
balance binary cross entropy损失函数在分割任务中很有用，因为分割任务会遇到正负样本不均的问题，甚至在边缘的分割任务重，样本不均衡达到了很高的比例。我们先来了解原理，再了解具体如何编程。 原理 比如一个预测结果，记作P∈RH×WP \in R^{H \times W}P∈RH×W,对应的label是R，尺寸一样。 R中的1和0，即正负样本比例很不协调。我们想给这两个类别一...
关于多标签分类任务的损失函数和评价指标的一点理解
BMSW的博客
03-19 4233
关于多标签分类任务的损失函数和评价指标的一点理解 之前有接触到多标签分类任务，但是主要关注点都放在模型结构中，最近关于多标签分类任务进行了一个讨论，发现其中有些细节不是太清楚，经过查阅资料逐渐理解，现在此记录。 多标签分类任务损失函数 在二分类、多分类任务中通常使用交叉熵损失函数，即Pytorch中的CrossEntorpy，但是在多标签分类任务中使用的是BCEWithLogitsLoss函数。 BCEWithLogitsLoss与CrossEntorpy的不同之处在于计算样本所属类别概率值时使用的计算函数
关于nn.BCEWithLogitsLoss()与nn.CrossEntropyLoss()的手动计算过程(都可用于多分类，不仅仅用于二分类)
weixin_43724657的博客
10-18 2508
nn.BCEWithLogitsLoss()与nn.CrossEntropyLoss()的手动计算过程
BCELoss() CrossEntropyLoss区别
03-28
<think>嗯，用户想了解PyTorch中BCELoss和CrossEntropyLoss的区别以及使用场景。首先，我需要回忆这两个损失函数的基本定义和数学公式。BCELoss是二分类交叉熵损失，适用于二分类问题，每个样本的预测概率和真实标签之间的交叉熵。而CrossEntropyLoss则是多分类交叉熵损失，通常用于多分类问题，内部结合了LogSoftmax和NLLLoss，所以不需要手动对输出进行softmax处理。 接下来，我需要考虑它们的输入格式。BCELoss的输入是sigmoid后的概率值，范围在0到1之间，而真实标签也是0或1。CrossEntropyLoss的输入是未经过softmax的原始logits，真实标签是类别索引。例如，对于一个三分类问题，真实标签是0、1、2这样的整数。 然后，要分析它们的应用场景。BCELoss通常用在二分类任务，比如判断一张图片是否是猫，或者多标签分类任务，比如同时识别多个对象。而CrossEntropyLoss适用于单标签多分类任务，比如MNIST手写数字识别，每个样本只能属于一个类别。 还需要注意BCEWithLogitsLoss，它结合了sigmoid和BCELoss，提高了数值稳定性，避免数值溢出。而CrossEntropyLoss内部已经处理了softmax，所以在使用时不需要额外激活函数。 用户可能在使用时容易混淆这两个损失函数，比如在二分类问题中误用CrossEntropyLoss，或者在多标签问题中使用CrossEntropyLoss。这时候需要举例说明正确的用法，比如二分类时BCELoss需要sigmoid，而CrossEntropyLoss会自动处理。 另外，数值稳定性也是一个需要注意的点。BCEWithLogitsLoss比手动应用sigmoid再计算BCELoss更稳定，因为合并操作可以优化计算过程，减少数值错误。 最后，要总结它们的区别，帮助用户清晰理解何时使用哪个损失函数。可能需要给出代码示例，展示两者的不同输入和用法，这样用户能更直观地看到差异。</think>### BCELoss与CrossEntropyLoss的区别解析 #### 1. 数学定义差异 - **BCELoss**（二元交叉熵）： $$ \ell(x,y) = -[y \cdot \log(x) + (1-y) \cdot \log(1-x)] $$ 适用于二分类问题，要求预测值经过sigmoid激活函数映射到(0,1)区间[^1] - **CrossEntropyLoss**（交叉熵）： $$ \ell(x,y) = -\log\left(\frac{\exp(x[y])}{\sum_j \exp(x[j])}\right) $$ 内部组合了LogSoftmax和NLLLoss，直接处理未归一化的原始logits[^2] #### 2. 输入格式要求 | 特征 | BCELoss | CrossEntropyLoss | |---------------|-----------------------------|--------------------------| | 预测值形状 | (N,*) 与目标形状一致 | (N,C) C为类别数 | | 目标值类型 | 浮点数（0.0/1.0） | 类别索引（0到C-1的整数） | | 需要激活函数 | 需要sigmoid | 无需softmax | | 典型应用场景 | 二分类/多标签分类 | 单标签多分类 | #### 3. 代码示例对比 ```python # 二分类场景（BCELoss） import torch.nn as nn bce_loss = nn.BCELoss() sigmoid = nn.Sigmoid() output = model(data) loss = bce_loss(sigmoid(output), target) # 多分类场景（CrossEntropyLoss） ce_loss = nn.CrossEntropyLoss() output = model(data) # 无需softmax loss = ce_loss(output, target) ``` #### 4. 数值稳定性注意事项 使用`BCEWithLogitsLoss`（组合sigmoid+BCELoss）比单独使用BCELoss更稳定： ```python # 推荐方式 bce_logits = nn.BCEWithLogitsLoss() loss = bce_logits(raw_output, target) ```
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