bceloss就時predict對應位置點求熵，相加，再求平均
證明：
#%%
import torch
import torch.nn as nn
#%% md
bceloss損失函式
#%% 產生predict,target
n = 2
c = 1
h = 2
w = 2
predict = torch.arange(n*c*h*w,dtype=torch.float32).view([n,c,w,h])
predict = torch.sigmoid(predict) #sigmoid!!!
target = torch.arange(n*c*h*w,dtype=torch.float32).view([n,c,w,h]) #sigmoid!!!
target = torch.sigmoid(target)
print('predict:',predict)
print('target:',target)
#%% 利用公式計算bceloss
sumall = 0
for n in range(n):
for c in range(c):
for h in range(h):
for w in range(w):
sumall += target[n,c,h,w]*torch.log(predict[n,c,h,w])+(1-target[n,c,h,w])*torch.log(1-predict[n,c,h,w])
print('公式計算結果：bceloss:',-sumall/(n*c*h*w))
#%% 利用pytorch計算bceloss
loss = torch.nn.bceloss()
print('pytorch計算結果:bceloss:',loss(predict,target))
公式計算結果：bceloss: tensor(0.2483)pytorch計算結果:bceloss: tensor(0.2483)損失函式 損失函式 Hinge
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