一、weight参数
根据官方给出的binary_cross_entropy_with_logits函数的二分类交叉熵损失计算公式：
其中, N代表batch大小。
可以看到，weight参数代表每个样本的权重。
二、pos_weight参数
根据官方对pos_weight参数的解释：a weight of positive examples to be broadcasted with target. Must be a tensor with equal size along the class dimension to the number of classes.
我认为pos_weight参数代表每个类别的权重，结合官方给出的binary_cross_entropy_with_logits函数的多标签分类交叉熵损失计算公式：
l
c
(
x
,
y
)
=
L
c
=
{
l
1
,
c
,
.
.
.
,
l
N
,
c
}
,
l
n
,
c
=
−
w
n
,
c
[
p
c
y
n
,
c
∗
l
o
g
σ
(
x
n
,
c
)
+
(
1
−
y
n
,
c
)
∗
l
o
g
(
1
−
σ
(
x
n
,
c
)
)
]
\mathcal{l}_c(x,y)=L_c=\{l_{1,c},...,l_{N,c}\}, l_{n,c}=-w_{n,c}[p_cy_{n,c}*log\sigma (x_{n,c})+(1-y_{n,c})*log(1-\sigma (x_{n,c}))]
lc(x,y)=Lc={l1,c,...,lN,c},ln,c=−wn,c[pcyn,c∗logσ(xn,c)+(1−yn,c)∗log(1−σ(xn,c))]
其中，
c
c
c代表类数，N代表batch大小。
binary_cross_entropy_with_logits在计算多标签分类任务的交叉熵损失时，分割成
c
c
c个单标签二分类任务，具体原理参考：https://www.cnblogs.com/Fish0403/p/17073047.html。
在上述公式中，
w
n
,
c
w_{n,c}
wn,c就是weight参数，具体意思是：样本
n
n
n在第
c
c
c类二分类任务上的权重，
p
c
p_c
pc就是pos_weight参数，代表在第
c
c
c类二分类任务上，正样本类别所对应的权重。以一个猫狗分类的多标签分类模型为例：
上图是一个多分类任务，有三个类别(猫、狗、猪)，每张图片可能包含1-3个类别。输入一张包含猫和狗的图片（假设为样本1），经过神经网络及sigmoid后，输出三个类别的概率分布。要计算交叉熵损失，可以先分别计算三个二分类任务的交叉熵损失，即：是否有狗，是否有猫，是否有猪。然后将三个损失相加，得到该样本的交叉熵损失。那么在计算过程中，weight参数与pos_weight参数分别作用于哪里呢？
以是否有狗这个二分类任务为例，若weight与pos_weight均为None，那么
l
o
s
s
1
=
−
y
1
l
o
g
y
1
^
−
(
1
−
y
i
)
l
o
g
(
1
−
y
i
^
)
loss_1=-y_1log\hat{y_1}-(1-y_i)log(1-\hat{y_i})
loss1=−y1logy1^−(1−yi)log(1−yi^),若weight与pos_weight均不为None，那么
l
o
s
s
1
=
−
w
1
,
1
[
p
1
y
1
l
o
g
y
1
^
+
(
1
−
y
i
)
l
o
g
(
1
−
y
i
^
)
]
loss_1=-w_{1,1}[p_1y_1log\hat{y_1}+(1-y_i)log(1-\hat{y_i})]
loss1=−w1,1[p1y1logy1^+(1−yi)log(1−yi^)]。这里，
w
1
,
1
w_{1,1}
w1,1代表样本1在是否有狗这个二分类任务上的权重，
p
1
p_1
p1代表在是否有狗这个二分类任务上，“有狗”这一类别的权重。
总结
总结来说，weight参数代表样本权重，pos_weight参数代表类别权重，根据具体情况，两者可以结合使用。
这是我对这两个参数的理解，说实话我也不确定自己理解的对不对，只是在看过官方文档后，感觉这么理解能讲得通，可能有很多不对的地方，欢迎大家批评交流！文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-845087.html
参考文献
https://www.cnblogs.com/Fish0403/p/17073047.html
https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits.html文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-845087.html
到了这里，关于binary_cross_entropy_with_logits中的weight参数与pos_weight参数的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
