分类交叉熵,交叉熵损失值

B C E L o s s （ 二 分 类 交 叉 熵 损 失 ） BCELoss（二分类交叉熵损失） BCELoss（二分类交叉熵损失） def clip_by_tensor(t,t_min,t_max): t=t.float() result = (t >= t_min).float() * t + (t < t_min).float() * t_min result = (result <= t_max).float() * result + (result > t_max).float() * t_max return result def BCELoss(pred,target): epsilon = 1e-7 pred = clip_by_tensor(pred, epsilon, 1.0 - epsilon) # 不要 0和1,要么是接近0的数，要么是接近1的数 output = -target * torch.log(pred) - (1.0 - target) * torch.log(1.0 - pred) return output