BCEWithLogitsLoss
时间: 2023-11-13 07:16:00 浏览: 129
【Pytorch】BCELoss和BCEWithLogitsLoss损失函数详解
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BCEWithLogitsLoss是一种用于二分类问题的损失函数,它将sigmoid函数和二元交叉熵损失函数结合在一起。它的作用是将网络的输出值(logits)通过sigmoid函数转换为概率值,并计算该概率值与真实标签的差异,从而得到损失值。这种损失函数的优点是能够有效地处理类别不平衡的问题,并且能够避免在训练过程中sigmoid函数的梯度消失问题。
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