Pytorch中BCELoss,BCEWithLogitsLoss和CrossEntropyLoss的区别

BCEWithLogitsLoss = Sigmoid+BCELoss，当网络最后一层使用nn.Sigmoid时，就用BCELoss，当网络最后一层不使用nn.Sigmoid时，就用BCEWithLogitsLoss。

(BCELoss)BCEWithLogitsLoss用于单标签二分类或者多标签二分类，输出和目标的维度是(batch,C)，batch是样本数量，C是类别数量，对于每一个batch的C个值，对每个值求sigmoid到0-1之间，所以每个batch的C个值之间是没有关系的,相互独立的，所以之和不一定为1。每个C值代表属于一类标签的概率。如果是单标签二分类，那输出和目标的维度是(batch,1)即可。

CrossEntropyLoss用于多类别分类，输出和目标的维度是(batch,C)，batch是样本数量，C是类别数量，每一个C之间是互斥的，相互关联的，对于每一个batch的C个值，一起求每个C的softmax，所以每个batch的所有C个值之和是1，哪个值大，代表其属于哪一类。如果用于二分类，那输出和目标的维度是(batch,2)。

• 参考
  1.一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用，透彻理解交叉熵背后的直觉
  2.CrossEntropyLoss
  3.BCEWithLogitsLoss
  4.二分类问题，应该选择sigmoid还是softmax？