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【Pytorch】BCELoss和BCEWithLogitsLoss损失函数详解
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文件大小: 36kb
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上传时间: 2021-01-07
详细说明：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,
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