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BCELoss和BCEWithLogitsLoss
作者：weixin_40725706 | 2024-06-12 17:31:13
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bcewithlogitsloss
1. BCELoss
该类主要用来创建衡量目标和输出之间的二进制交叉熵的标准。
用法如下：
torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')
参数：
- weight，表示对loss中每个元素的加权权值；
- reduction, 指定输出的格式，包括'none'，'mean'，'sum'；
- 其它两个参数一般不推荐使用；
形状：
- input，(N, *)；
- target，(N, *)；
- output，标量，当reduction为'none'时，为(N, *)。
计算
当reduction参数为'none'，即对计算结果不进行处理时，loss可以表示为，
其中，
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