torch.nn.BCEWithLogitsLoss()的权重值

torch.nn.BCEWithLogitsLoss()函数可以传入一个权重参数，用于进行类别不平衡时的加权处理。该参数需要一个与类别数目相同的1-D Tensor，其中每个元素表示对应类别的权重值。在计算损失函数时，该函数会将每个样本的损失值乘以对应类别的权重值。如果不传入该参数，则默认各类别的权重值为1。例如，如果有两个类别，类别1的权重为2，类别2的权重为1，则可以使用如下方式传入权重参数：

loss_fn = torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=torch.tensor([2, 1]))

在实际应用中，我们可以根据数据集的类别分布情况来设置不同的权重值，以获得更好的模型效果。