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会自动加上Sofrmax层。
公式如下:
可以看出,这两个计算损失的函数使用的激活函数不同,故而最后的计算公式不同。
补充拓展:pytorch的BCELoss和cross entropy
BCELoss:
torch.nn.BCELoss:
Input: (N, *)(N,"htmlcode">> m = nn.Sigmoid() > loss = nn.BCELoss() > input = torch.randn(3, requires_grad=True) > target = torch.empty(3).random_(2) > output = loss(m(input), target) > output.backward()CrossEntropyLoss:
input(N,C) #n 是batch c是类别 target(N)输入和target 形状是不同的crossEntropy 是自己会做softmax
> loss = nn.CrossEntropyLoss() > input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) > target = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5) > output = loss(input, target) > output.backward()以上这篇细数nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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2024年11月25日
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