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二元交叉熵是一种在机器学习中常用的损失函数，尤其在二分类问题中应用广泛以下是关于二元交叉熵的详细解释1 定义与作用 二元交叉熵衡量的是模型预测概率分布与实际标签概率分布之间的差异 在二分类情境中，模型需预测给定输入属于某类别的概率，二元交叉熵损失函数通过计算这种概率与真实标签之间的。

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[pytorch]交叉熵损失函数

1、PyTorch中的交叉熵损失函数主要用于多类别分类任务，而二元交叉熵损失函数则适用于多标签分类任务。以下是关于这两种损失函数的详细解释：交叉熵损失函数： 适用场景：多类别分类。即每个样本只能属于一个类别。

2、Pytorch中常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss详解如下： 定义： CrossEntropyLoss是Pytorch中用于分类任务的一个损失函数，它结合了nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss两个函数的功能。