BCEloss torch

torch.nn.BCELoss是PyTorch中的一个损失函数，用于二分类问题中，计算二值交叉熵损失。对于输入的预测值和目标值，该函数将其进行Sigmoid激活并计算二值交叉熵损失。

BCELoss函数的参数包括weight、size_average。weight是用于样本加权的张量，size_average是一个布尔值，指定是否对损失进行平均。

使用BCELoss的步骤如下：
1. 首先，创建一个BCELoss的实例。
2. 然后，将网络的输出通过Sigmoid激活。
3. 接着，将Sigmoid激活后的输出和目标值作为参数传入BCELoss函数。
4. 最后，调用BCELoss函数，即可得到计算的二值交叉熵损失。

该损失函数的值越小，表示预测结果与目标值的差距越小，模型的性能也越好。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [torch.nn.BCELoss](https://blog.csdn.net/weixin_41978699/article/details/120589510)[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%"]
- *3* [Pytorch中torch.nn的损失函数](https://download.csdn.net/download/weixin_38747144/13743344)[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%"]
[ .reference_list ]