Contents PyTorch 에서는 이진 분류(Binary Classification)를 할 때 목적 함수 혹은 손실 함수로 사용할 수 있는 BCELoss와 BCEWithLogitLoss 가 존재한다. 두 함수는 모두 모델이 예측한 값과 실제 값 간의 차이를 비교하는 함수지만, 조금 다른 방식으로 계산된다. 두 함수의 차이점에 대해서 알아보자. BCELoss BCELoss는 모델의 구조 상에 마지막 Layer가 Sigmoid 혹은 Softmax로 되어 있는 경우 이를 사용한다. 즉, 모델의 출력이 각 라벨에 대한 확률값으로 구성되었을 때 사용이 가능하다. import torch import torch.nn as nn m = nn.Sigmoid() bce_criterion = nn.BCELoss() ta..