nn.crossentropyloss()如何用于多标签分类

`nn.CrossEntropyLoss()`函数通常用于多类别分类问题，其中每个样本只能属于一个类别。对于多标签分类问题，您可以使用`nn.BCEWithLogitsLoss()`或`nn.BCELoss()`函数。

`nn.BCEWithLogitsLoss()`函数将 sigmoid 函数和二元交叉熵结合在一起，适用于二元分类和多标签分类问题。该函数的输入是模型的输出和真实标签，它将模型的输出通过 sigmoid 函数转换为概率值，并计算对数损失。

例如，如果有一个样本属于三个类别中的两个，那么其标签可以表示为 [0, 1, 1]。将模型的输出通过 sigmoid 函数转换为概率值，可以得到 [0.2, 0.8, 0.9]。然后，将这些概率值传递给`nn.BCEWithLogitsLoss()`函数，该函数将计算对数损失并返回一个标量值。

`nn.BCELoss()`函数也可以用于多标签分类问题，但它不包含 sigmoid 函数。因此，您需要在模型的输出之前手动应用 sigmoid 函数，并将其变换为概率值。对于每个样本，该函数将预测的概率值与真实标签进行比较，并计算二元交叉熵。函数将所有样本的损失相加，并返回一个标量值。

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