pytorch中BCELoss 和 binary_cross_entropy_with_logits之间的区别

发布时间:2024年01月24日

在PyTorch中,binary_cross_entropy_with_logits是一个函数,而BCELoss是一个类。它们都是用于二分类任务的损失函数。它们之间存在一些区别如下。

torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits

  • binary_cross_entropy_with_logits是PyTorch中的一个函数,可以在torch.nn.functional模块中找到。
  • 它接受模型输出的logits作为输入,不需要在模型输出前进行sigmoid操作。
  • 该函数内部会自动将logits转换为概率值,并计算二分类交叉熵损失。

torch.nn.BCELoss

  • BCELoss是PyTorch中的一个类,可以在torch.nn模块中找到。
  • 它接受模型输出的概率值作为输入,即需要在模型输出前进行sigmoid操作。
  • BCELoss通过将概率值与真实标签进行比较,计算二分类交叉熵损失。

总的来说,binary_cross_entropy_with_logitsBCELoss都用于二分类任务的损失计算。主要的区别在于输入的形式:binary_cross_entropy_with_logits接受logits作为输入,而BCELoss接受概率值作为输入,需要在模型输出前应用sigmoid激活函数。

在实际使用时,你可以根据自己的需求选择使用哪个函数或类。

文章来源:https://blog.csdn.net/kuailezzf/article/details/135685541
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