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1、Binary Cross Entropy 常用于二分类问题，当然也可以用于多分类问题，通常需要在网络的最后一层添加sigmoid进行配合使用，其期望输出值（target）需要进行one hot编码，另外BCELoss还可以用于多分类问题Multi-label classification. 定义： For brevity, let x = output, z = target. The binary cross entropy loss is loss(x, z) = – sum_i (x

1、Binary Cross Entropy 常用于二分类问题，当然也可以用于多分类问题，通常需要在网络的最后一层添加sigmoid进行配合使用，其期望输出值（target）需要进行one hot编码，另外BCELoss还可以用于多分类问题Multi-label classification. 定义： For brevity, let x = output, z = target. The binary cross entropy loss is loss(x, z) = – sum_i (x