nn.CrossEntropyLoss与F.binary_cross_entropy_with_logits 的区别_f.binary_cross_entropy和nn.crossentropyloss()优缺点

nn.CrossEntropyLoss 和 F.binary_cross_entropy_with_logits 是两种不同的损失函数，适用于不同类型的任务和网络输出。

1. nn.CrossEntropyLoss：

• 适用于多类别分类问题，其中每个样本只能被分为一个类别。常用于具有多个类别的分类任务。
• 输入期望是未经过 Softmax 激活的原始分数，通常称为 logits。
• 目标是一个包含每个样本的类别索引的张量，形状为 (batch_size,)。
• 计算交叉熵损失，将目标标签的索引与预测的类别分数进行比较。
• 不需要显式地使用 Sigmoid 激活，适用于多类别情况。

2. F.binary_cross_entropy_with_logits：

• 适用于二分类问题，其中每个样本被分为两个可能的类别。常用于二分类任务，如判别正面/负面情感、是否患病等。
• 输入期望是未经过 Sigmoid 激活的 logits。
• 目标是一个包含每个样本的二进制标签（0 或 1）的张量，形状可以是 (batch_size,) 或 (batch_size, 1)。
• 计算二分类交叉熵损失，将目标标签与预测的 logits 进行比较。通常会结合 Sigmoid 激活函数来获得概率输出。
• 使用 Sigmoid 激活，适用于二分类问题。

总结：

• nn.CrossEntropyLoss 适用于多类别分类问题，输入是 logits，目标是类别索引，适用于多类别情况。
• F.binary_cross_entropy_with_logits 适用于二分类问题，输入是 logits，目标是二进制标签，适用于二分类情况。