F.binary_cross_entropy_with_logits

F.binary_cross_entropy_with_logits 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算二分类问题中的交叉熵损失。它的输入是模型的输出和真实标签，其中模型的输出是经过 sigmoid 函数处理后的 logits（即未经过激活函数的值），真实标签是一个0/1值的张量。该函数的计算公式为：

loss = -1/n * sum(y * log(sigmoid(x)) + (1-y) * log(1-sigmoid(x)))

其中 n 表示样本数，y 表示真实标签，x 表示模型的输出。这个函数将 logits 作为输入，而不是将 sigmoid 函数应用于 logits。这是因为在计算交叉熵损失时，sigmoid 函数的作用已经被包含在函数内部了。使用 F.binary_cross_entropy_with_logits 可以避免数值计算上的不稳定性，并且可以提高训练的效率。