1、BinaryCrossEntropy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onehot编码，另外BCELoss还可以用于多分类问题Multi-labelclassification.定义：Forbrevity,letx=output,z=target.Thebinarycrossentropylossisloss(x,z)=-sum_i(x[i]*log(z[i])+(1-x[i])*log(1-z[i]))对应的代码为：defbinary_crossentrop...
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分类：GAN训练
1、BinaryCrossEntropy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onehot编码，另外BCELoss还可以用于多分类问题Multi-labelclassification.定义：Forbrevity,letx=output,z=target.Thebinarycrossentropylossisloss(x,z)=-sum_i(x[i]*log(z[i])+(1-x[i])*log(1-z[i]))对应的代码为：defbinary_crossentrop...
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