是一种用于二分类问题的损失函数。BCEWithLogitsLoss代表二元交叉熵损失函数与Sigmoid激活函数的结合。它的主要作用是衡量模型预测结果与真实标签之间的差异,并用于模型的训练过程中。
BCEWithLogitsLoss的分类:BCEWithLogitsLoss属于损失函数的一种,用于解决二分类问题。
BCEWithLogitsLoss的优势:BCEWithLogitsLoss在处理二分类问题时具有以下优势:
BCEWithLogitsLoss的应用场景:BCEWithLogitsLoss适用于各种二分类问题,例如垃圾邮件分类、情感分析、疾病诊断等。
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