以前我浏览博客的时候记得别人说过，BCELoss与CrossEntropyLoss都是用于分类问题。可以知道，BCELoss是Binary CrossEntropyLoss的缩写，BCELoss CrossEntropyLoss的一个特例，只用于二分类问题，而CrossEntropyLoss可以用于二分类，也可以用于多分类。
不过我重新查阅了一下资料，发现同样是处理二分类问题，BCELoss与CrossEntropyLoss是不同的。下面我详细讲一下哪里不同。
1、使用nn.BCELoss需要在该层前面加上Sigmoid函数。
公式如下：
2、使用nn.CrossEntropyLoss会自动加上Sofrmax层。
公式如下：
可以看出，这两个计算损失的函数使用的激活函数不同，故而最后的计算公式不同。
补充拓展：pytorch的BCELoss和cross entropy
BCELoss:
torch.nn.BCELoss:
Input: (N, *)(N,"htmlcode">> m = nn.Sigmoid() > loss = nn.BCELoss() > input = torch.randn(3, requires_grad=True) > target = torch.empty(3).random_(2) > output = loss(m(input), target) > output.backward()CrossEntropyLoss:
input(N,C) #n 是batch c是类别 target(N)输入和target 形状是不同的crossEntropy 是自己会做softmax
> loss = nn.CrossEntropyLoss() > input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) > target = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5) > output = loss(input, target) > output.backward()以上这篇细数nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。