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mindspore.nn.BCEWithLogitsLoss
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.. py:class:: mindspore.nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='mean', weight=None, pos_weight=None)
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输入经过sigmoid激活函数后作为预测值，`BCEWithLogitsLoss` 计算预测值和目标值之间的二值交叉熵损失。
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将输入 `logits` 设置为 :math:`X`，输入 `labels` 为 :math:`Y`，输出为 :math:`L`。则公式如下：
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.. math::
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p_{ij} = sigmoid(X_{ij}) = \frac{1}{1 + e^{-X_{ij}}}
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.. math::
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L_{ij} = -[Y_{ij} \cdot log(p_{ij}) + (1 - Y_{ij}) \cdot log(1 - p_{ij})]
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然后，
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.. math::
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\ell(x, y) = \begin{cases}
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L, & \text{if reduction} = \text{'none';}\\
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\operatorname{mean}(L), & \text{if reduction} = \text{'mean';}\\
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\operatorname{sum}(L), & \text{if reduction} = \text{'sum'.}
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\end{cases}
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参数：
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- **reduction** (str) - 指定输出结果的计算方式。可选值有：'mean' ， 'sum' ，和 'none' 。如果为 'none' ，则不执行reduction。默认值：'mean' 。
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- **weight** (Tensor, 可选) - 指定每个批次二值交叉熵的权重。如果不是None，将进行广播，其shape与 `logits` 的shape保持一致，数据类型为float16或float32。默认值：None。
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- **pos_weight** (Tensor, 可选) - 指定正样本的权重。是一个长度等于分类数的向量。如果不是None，将进行广播，其shape与 `logits` 的shape保持一致，数据类型必须为float16或float32。默认值：None。
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输入：
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- **logits** (Tensor) - 输入预测值Tensor，shape :math:`(N,*)` ，其中 `*` 代表任意数量的附加维度。数据类型必须为float16或float32。
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- **labels** (Tensor) - 输入目标值Tensor，shape :math:`(N,*)` ，其中 `*` 代表任意数量的附加维度。与 `logits` 的shape和数据类型相同。
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输出：
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Tensor或Scalar，如果 `reduction` 为 'none'，其shape需和 `logits` 相同。否则，将返回Scalar。
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异常：
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- **TypeError** - `logits` 或 `labels` 的不为Tensor。
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- **TypeError** - `logits` 或 `labels` 的数据类型既不是float16也不是float32。
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- **TypeError** - `weight` 或 `pos_weight` 是 Parameter。
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- **TypeError** - `weight` 或 `pos_weight` 的数据类型既不是float16也不是float32。
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- **TypeError** - `reduction` 的数据类型不是string。
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- **ValueError** - `weight` 或 `pos_weight` 不能广播到shape为 `logits` 的Tensor。
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- **ValueError** - `reduction` 不为 'none'、'mean' 或 'sum'。
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