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BCEWithLogitsLoss()的具体公式

时间: 2023-11-13 07:24:32 浏览: 57

【Pytorch】BCELoss和BCEWithLogitsLoss损失函数详解

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在Pytorch中，BCELoss和BCEWithLogitsLoss是一组常用的二元交叉熵损失函数，常用于二分类问题，其区别在于前者的输入为已进行sigmoid处理过的值，而后者为sigmoid函数11+exp⁡(−x)\frac{1}{1+\exp(-x)}1+exp(−x)1中的xxx。下面为一个简单的示例： import torch import torch.nn as nn predicts = torch.tensor([[0.4,0.7,1.2,0.3], [1.1,0.6,0.9,1.6]]) labels = torch.tensor([[1,0,1,0],[0,1,1,

BCEWithLogitsLoss() 的具体公式为： loss(x, y) = (1/n)*∑[i=1 to n] (max(x[i], 0) - x[i]*y[i] + log(1 + exp(-abs(x[i])))) 其中，x 和 y 分别为模型预测值和真实标签，n 为样本数，∑ 表示求和运算，log 表示自然对数，exp 表示自然指数函数。

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