f.binary_cross_entropy_with_logits

二进制交叉熵与对数函数(binary_cross_entropy_with_logits)是用来计算二分类问题中预测值与真实值之间的损失的函数。它通过计算预测值与真实值之间的对数损失来衡量预测的准确性。

相关问题

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。

F.binary_cross_entropy和F.binary_cross_entropy_with_logits的区别，及各自的用法

F.binary_cross_entropy和F.binary_cross_entropy_with_logits是PyTorch中常用的两个损失函数，用于二分类问题。

F.binary_cross_entropy的输入是预测结果和目标标签，它先将预测结果通过sigmoid函数映射到[0, 1]之间的概率值，再计算二分类交叉熵损失。这个函数适用于模型输出为概率值的情况。

F.binary_cross_entropy_with_logits的输入是预测结果和目标标签，但它不会对预测结果进行sigmoid转换。它先将预测结果称为“logits”，然后计算二分类交叉熵损失。这个函数适用于模型输出未经过概率映射的情况。

具体使用时，如果你的模型输出已经通过sigmoid激活函数得到了概率值，那么可以使用F.binary_cross_entropy；如果模型输出是未经过概率映射的原始值，那么应该使用F.binary_cross_entropy_with_logits。

示例代码如下：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 模拟模型输出和目标标签
logits = torch.tensor([0.5, 0.8, 0.2])
targets = torch.tensor([1, 0, 1])

# 使用F.binary_cross_entropy计算损失
probs = torch.sigmoid(logits)
loss = F.binary_cross_entropy(probs, targets)
print(loss.item())  # 输出损失值

# 使用F.binary_cross_entropy_with_logits计算损失
loss_logits = F.binary_cross_entropy_with_logits(logits, targets)
print(loss_logits.item())  # 输出损失值

希望能帮助到你！