どんな技術？
BCEWithLogitsLossとは、バイナリ分類タスクにおける損失関数のこと。
通常のバイナリクロスエントロピー損失にシグモイド関数を内部で組み込んだものである。
仕組み
BCEWithLogitsLossでは、シグモイド関数とバイナリクロスエントロピー損失をまとめて計算する。
シグモイド関数
xを確率に変換する。
バイナリクロスエントロピー損失
小さいものは0に、大きいものは1に近づけるようにする。
BCEWithLogitsLoss
使われる場面
バイナリ分類タスク
「犬か猫か」や、「正解か不正解か」など
マルチラベル分類タスク
「1つの画像に犬も猫も映っているかもしれない」などの独立した複数のラベルを扱う場合