BCELoss和BCEWithLogitsLoss用法_二分类问题bceloss大于1

作者：我家小花儿 | 2024-04-09 10:03:05

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二分类问题bceloss大于1

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。

在这里插入图片描述

先用Sigmoid给这些值都处理到0~1之间：

在这里插入图片描述

假设Target是：

在这里插入图片描述

下面用BCELoss来验证一下Loss是不是0.7194！

在这里插入图片描述

emmm应该是上面每次都保留4位小数，算到最后误差越来越大差了0.0001。

BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步。直接用刚刚的input验证一下是不是0.7193：

在这里插入图片描述

区别：BCELoss传入的值要进行Sigmoid操作，而BCEWithLogitsLoss内部封装了Sigmoid操作，不需进行单独的Sigmoid操作。他们都可以用于多类别多分类

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