在PyTorch中,binary_cross_entropy_with_logits
是一个函数,而BCELoss
是一个类。它们都是用于二分类任务的损失函数。它们之间存在一些区别如下。
torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits
:
-
binary_cross_entropy_with_logits
是PyTorch中的一个函数,可以在torch.nn.functional
模块中找到。 - 它接受模型输出的logits作为输入,不需要在模型输出前进行sigmoid操作。
- 该函数内部会自动将logits转换为概率值,并计算二分类交叉熵损失。
torch.nn.BCELoss
:
-
BCELoss
是PyTorch中的一个类,可以在torch.nn
模块中找到。 - 它接受模型输出的概率值作为输入,即需要在模型输出前进行sigmoid操作。
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BCELoss
通过将概率值与真实标签进行比较,计算二分类交叉熵损失。
总的来说,binary_cross_entropy_with_logits
和BCELoss
都用于二分类任务的损失计算。主要的区别在于输入的形式:binary_cross_entropy_with_logits
接受logits作为输入,而BCELoss
接受概率值作为输入,需要在模型输出前应用sigmoid激活函数。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-822314.html
在实际使用时,你可以根据自己的需求选择使用哪个函数或类。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-822314.html
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