以前我瀏覽博客的時候記得別人說過，BCELoss與CrossEntropyLoss都是用于分類問題。可以知道，BCELoss是Binary CrossEntropyLoss的縮寫，BCELoss　CrossEntropyLoss的一個特例，只用于二分類問題，而CrossEntropyLoss可以用于二分類，也可以用于多分類。

不過我重新查閱了一下資料，發現同樣是處理二分類問題，BCELoss與CrossEntropyLoss是不同的。下面我詳細講一下哪里不同。

１．　使用nn.BCELoss需要在該層前面加上Sigmoid函數。
公式如下：
$$loss(X_i,y_i)=?w_i[y_{i}log{x}_i+(1?y_i)log(1?x_i)]$$
２．　使用nn.CrossEntropyLoss會自動加上Sofrmax層。
公式如下：
$$loss(X_i,y_i)=?w_{label}log\frac{e^{x_{label}}}{{\sum }_{j=1}^N{e}^{x_j}}$$

可以看出，這兩個計算損失的函數使用的激活函數不同，故而最后的計算公式不同。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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