是否可以将 PyTorch 的 BatchNorm1d 与 BCELossWithLogits 一起使用？

心中带点小风骚 pytorch 254

原文标题 ：Is it possible to use PyTorch’s `BatchNorm1d` with `BCELossWithLogits`?

我正在尝试规范化使用BCELossWithLogits作为其损失函数一部分的分类器的输出。据我所知，这在内部实现了 Sigmoid 函数并输出了损失。

我想在计算损失之前标准化 sigmoid 函数的输出。 BatchNorm1d和BCELossWithLogits可以用吗？还是将输出张量传递给torch.sigmoidtoBatchNorm1d并单独计算BCELoss是唯一可能的解决方案？

谢谢。

原文链接：https://stackoverflow.com//questions/71547905/is-it-possible-to-use-pytorchs-batchnorm1d-with-bcelosswithlogits

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    ndrwnaguib 评论

    可以用BCELoss代替BCELossWithLogits，描述为：

    这种损失将 Sigmoid 层和 BCELoss 组合在一个类中。这个版本比使用简单的 Sigmoid 后跟 BCELoss 在数值上更稳定

    例如，

    m = nn.Sigmoid()
bn = nn.BatchNorm1d(3)
loss = nn.BCELoss()
input = torch.randn((2, 3), requires_grad=True)
target = torch.empty(2, 3).random_(2)
output = loss(m(bn(input)), target)
output.backward()
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