我正在尝试修改 Yolo v1 以处理我的任务，其中每个对象只有 1 个类。 (例如:一个对象不能同时是猫和狗)
由于架构的原因(诸如本地化预测之类的其他输出必须使用回归)，因此 sigmoid 被应用于模型的最后一个输出(f.sigmoid(nearly_last_output))。而对于分类，yolo 1 也使用 MSE 作为损失。但据我所知，与我想要的 one-hot 的交叉熵相比，MSE 有时表现不佳。
具体的:GT是这样的:0 0 0 0 1(假设我们总共只有5个类，每个类只有1个类，所以其中只有一个数字1，当然这是本例中为第 5 类)
分类部分的输出模型:0.1 0.1 0.9 0.2 0.1
我发现一些建议使用 nn.BCE/nn.BCEWithLogitsLoss 但我认为我应该在这里要求更正确的信息，因为我不擅长数学，也许我有些地方错了，所以只是要求了解更多信息，并确定我应该正确使用什么？
最佳答案
MSE损失通常用于回归问题。对于二元分类，您可以使用
BCE或BCEWithLogitsLoss。BCEWithLogitsLoss将 sigmoid 和 BCE loss 结合起来，因此如果最后一层应用了 sigmoid，则可以直接使用BCE。您的案例中提到的 GT 指的是“多类”分类问题，并且显示的输出并不真正对应于
多类分类。因此，在这种情况下，您可以应用CrossEntropyLoss，它结合了 softmax 和对数损失，适合“多类”分类问题。
关于python - 在 Pytorch 上使用 sigmoid 输出进行交叉熵损失，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/63914849/