pytorch二分类sigmoid

上一节介绍了简单的线性回归，如何在pytorch里面用最小二乘来拟合一些离散的点，这一节我们将开始简单的logistic回归，介绍图像分类问题，使用的数据是手写字体数据集MNIST。 logistic回归 logistic回归简单来说和线性回归是一样的，要做的运算同样是 y = w * x b，lo

定义区别 在Pytorch中，BCELoss和BCEWithLogitsLoss是一组常用的二元交叉熵损失函数，常用于二分类问题。区别在于BCELoss的输入需要先进行Sigmoid处理，而BCEWithLogitsLoss则是将Sigmoid和BCELoss合成一步，也就是说BCEWithLogi

在pytorch中nn.CrossEntropyLoss()为交叉熵损失函数，用于解决多分类问题，也可用于解决二分类问题。 BCELoss是Binary CrossEntropyLoss的缩写，nn.BCELoss()为二元交叉熵损失函数，只能解决二分类问题。 在使用nn.BCELoss()作为损失