pytorch 二元交叉熵损失函数不下降

在Pytorch中，二元交叉熵损失函数是常用的损失函数之一，用于二分类问题。该损失函数的值不一定是单调递减的，因为它是由sigmoid函数和log函数组成的。在训练过程中，如果模型的预测结果与真实标签不一致，损失函数的值会增加，反之则会减少。但是，由于sigmoid函数的存在，当预测结果越接近0或1时，损失函数的梯度会越小，导致训练过程变得缓慢。为了解决这个问题，可以使用BCEWithLogitsLoss函数，它将sigmoid函数和二元交叉熵损失函数合并在一起，可以更好地处理这种情况。

相关问题

pytorch 交叉熵损失函数

在Pytorch中，有两种常用的交叉熵损失函数用于二分类问题：BCELoss和BCEWithLogitsLoss。这两种损失函数都是基于二元交叉熵的概念。

BCELoss是Binary Cross Entropy Loss的缩写，它的输入是经过sigmoid处理后的预测值。它适用于预测值是概率的情况，输出的损失值是一个标量。

BCEWithLogitsLoss是在BCELoss的基础上进行了优化，它的输入是未经过sigmoid处理的预测值。它将sigmoid函数的计算和二元交叉熵的计算合并到了一起，可以提高数值的稳定性和计算效率。

为什么要使用softmax函数？softmax函数能够将一个向量映射为概率分布，将输入的数值转化为概率值，使得各个类别的预测结果之和为1。在多分类问题中，softmax函数通常与交叉熵损失函数一起使用，用来计算预测概率与真实标签之间的差异。

总结起来，Pytorch中的交叉熵损失函数可以用于二分类问题，其中BCELoss适用于预测值是概率的情况，而BCEWithLogitsLoss适用于未经过sigmoid处理的预测值。同时，softmax函数在多分类问题中常与交叉熵损失函数一起使用，用于计算预测概率与真实标签之间的差异。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

pytorch 交叉熵损失函数二分类

在Pytorch中，有两种常用的交叉熵损失函数用于二分类问题：BCELoss和BCEWithLogitsLoss。这两种损失函数都是基于二元交叉熵的概念。

BCELoss是Binary Cross Entropy Loss的缩写，它的输入是经过sigmoid处理后的预测值。它适用于预测值是概率的情况，输出的损失值是一个标量。

BCEWithLogitsLoss是在BCELoss的基础上进行了优化，它的输入是未经过sigmoid处理的预测值。它将sigmoid函数的计算和二元交叉熵的计算合并到了一起，可以提高数值的稳定性和计算效率。

为什么要使用softmax函数？softmax函数能够将一个向量映射为概率分布，将输入的数值转化为概率值，使得各个类别的预测结果之和为1。在多分类问题中，softmax函数通常与交叉熵损失函数一起使用，用来计算预测概率与真实标签之间的差异。

总结起来，Pytorch中的交叉熵损失函数可以用于二分类问题，其中BCELoss适用于预测值是概率的情况，而BCEWithLogitsLoss适用于未经过sigmoid处理的预测值。同时，softmax函数在多分类问题中常与交叉熵损失函数一起使用，用于计算预测概率与真实标签之间的差异。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch交叉熵损失函数CrossEntropyLoss及BCE_withlogistic](https://blog.csdn.net/qq_41917697/article/details/112723261)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【Pytorch】BCELoss和BCEWithLogitsLoss损失函数详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38513794/14036605)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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