torch.nn.BCELoss用法
1. 定义
数学公式为Loss = -w * [p * log(q) + (1-p) * log(1-q)],其中p、q分别为理论标签、实际预测值,w为权重。这里的log对应数学上的ln。
PyTorch对应函数为:
torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction=‘mean’)
计算目标值和预测值之间的二进制交叉熵损失函数。
有四个可选参数:weight、size_average、reduce、reduction
(1) weight必须和target的shape一致,默认为none。定义BCELoss的时候指定即可。
(2) 默认情况下 nn.BCELoss(),reduce = True,size_average = True。
(3) 如果reduce为False,size_average不起作用,返回向量形式的loss。
(4) 如果reduce为True,size_average为True,返回loss的均值,即loss.mean()。
(5) 如果reduce为True,size_average为False,返回loss的和,即loss.sum()。
(6) 如果reduction = ‘none’,直接返回向量形式的 loss。
(7) 如果reduction = ‘sum’,返回loss之和。
(8) 如果reduction = ''elementwise_mean,返回loss的平均值。
(9) 如果reduction = ''mean,返回loss的平均值
https://blog.csdn.net/qq_29631521/article/details/104907401
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