BCELurWithLogitsLoss
时间: 2024-06-21 22:00:45 浏览: 6
BCEWithLogitsLoss,全称为Binary Cross-Entropy with Logits Loss,是一种在深度学习中常用的损失函数,特别是在二分类任务中。它的名字来源于两个组成部分:Binary Cross-Entropy(二元交叉熵)和Logits(未经过softmax的激活值)。
1. BCE Loss: 二元交叉熵是衡量两个概率分布之间差异的一种度量,对于每个样本,如果真实标签是1,则计算预测概率与1之间的差异;如果是0,则计算与0的差异。这是一种对数似然损失,适用于类别不平衡的情况。
2. With Logits: 在原始的概率预测(通常是通过Softmax层得到的)上直接计算损失,而不是先将其转换为概率。这样做可以避免softmax层引入的一些数值稳定性和计算效率问题。
BCEWithLogitsLoss的主要作用是在训练神经网络时,通过最小化这个损失函数,优化模型参数以更好地拟合数据。它通常用于支持向量机(SVMs)、逻辑回归等模型,以及深度学习中的二分类任务。
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