利用BCELoss解决Multi-label问题

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class torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True)[source]

计算 target 与 output 之间的二进制交叉熵。 $loss(o,t)=-\frac{1}{n}\sum_i(t[i] log(o[i])+(1-t[i]) log(1-o[i]))$ 如果weight被指定 ： $loss(o,t)=-\frac{1}{n}\sum_iweights[i] (t[i] log(o[i])+(1-t[i])* log(1-o[i]))$

这个用于计算 auto-encoder 的 reconstruction error。注意 0<=target[i]<=1。

默认情况下，loss会基于element平均，如果size_average=False的话，loss会被累加。

train:

训练时候只需要利用one-hot编码对每一个example的lable进行组织，比如输入X具有4个属性，一共具有A，B，C和D这4个类别， $X_1$同时属于A，D两类，则有如下符号表示形式：
$X_1=(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10),\\ Y_1=(1,0,0,1)$

validation:

由于每一个样本可能属于多个类别，因此不能直接根据argmax(output,1)去直接取概率最大的输出值作为其类别，而是应该设置一个阈值（默认0.5）来对output进行过滤，得到样本所属的multi-class。
以下为Pytorch实现多标签损失函数的样例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import math
import torch.nn.functional as F

model = nn.Linear(20, 5) # predict logits for 5 classes
x = torch.FloatTensor(1, 20)
y = torch.FloatTensor([[1., 0., 1., 0., 0.]]) # get classA and classC as active
#criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
criterion = nn.BCELoss(weight=None, size_average=True)#input:FloatTensor target:FloatTensor
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-2)
for epoch in range(2000):
    optimizer.zero_grad()
    var_x = torch.autograd.Variable(x)
    var_y = torch.autograd.Variable(y)
    output = model(var_x)
    output_sig = F.sigmoid(output)#注意对于BCELoss必须保证其输入的参数都位于0到1之间，无论是标签还是预测值，如果不想让预测值必须位于0到1之间则可以采用BCEWithLogitsLoss损失函数。
    loss = criterion(output_sig, var_y)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print('Loss:{}'.format(loss))

具体的BCELoss的使用方法可以参考如下博客：
https://blog.csdn.net/tmk_01/article/details/80844260?utm_source=blogxgwz0