如何比较nn.BCELoss和nn.CrossEntropyLoss在损失函数上的具体差异？

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在深度学习中，BCELoss和CrossEntropyLoss常用于解决分类问题。BCELoss是Binary Cross Entropy Loss的缩写，专门用于二分类问题。它是CrossEntropyLoss的一个特例，仅适用于二分类任务。而CrossEntropyLoss则更通用，适用于多分类问题。

以前我浏览博客的时候记得别人说过，BCELoss与CrossEntropyLoss都是用于分类问题。可以知道，BCELoss是Binary CrossEntropyLoss的缩写，BCELoss　CrossEntropyLoss的一个特例，只用于二分类问题，而CrossEntropyLoss可以用于二分类，也可以用于多分类。

不过我重新查阅了一下资料，发现同样是处理二分类问题，BCELoss与CrossEntropyLoss是不同的。下面我详细讲一下哪里不同。

1、使用nn.BCELoss需要在该层前面加上Sigmoid函数。

公式如下：

2、使用nn.CrossEntropyLoss会自动加上Sofrmax层。

公式如下：

可以看出，这两个计算损失的函数使用的激活函数不同，故而最后的计算公式不同。