标签是列表时的PyTorch损失函数？

Question

[帮助朋友发帖] 我有一个模型，该模型返回长度为k的预测的二进制序列，例如[0, 0.2, 0.6, 0.4, 0.8]，并且我有类似[0, 1, 1, 0, 0]的标签。我如何在这里定义损失函数？

Answer 1

如果它是二进制分类，并且预测张量来自S形函数，则可以使用torch.nn.BCELoss二进制交叉熵损失。如果您没有将Sigmoid / softmax应用于预测张量，则最好使用torch.nn.BCEWithLogitsLoss

在PyTorch中，损失函数称为标准，您可以将它们定义为：

criterion = nn.BCELoss()
loss = criterion(prediction, target)