在 PyTorch 中，nn 提供了多种损失函数 (criterion)，用于不同的任务。对于 二分类任务（binary classification），合适的损失函数包括：
1. 适用于二分类任务
损失函数 说明 YAML 配置
BCELoss 适用于二分类任务，配合 Sigmoid 输出使用 loss: “BCELoss”
BCEWithLogitsLoss 适用于二分类，内部包含 Sigmoid，可直接用于 logits 输出 loss: “BCEWithLogitsLoss”
CrossEntropyLoss 适用于多分类任务（如 [0,1] one-hot 标签） loss: “CrossEntropyLoss”
💡 推荐：
• 如果 MLPClassifier 的最后一层是 Sigmoid()，请使用 BCELoss。
• 如果最后一层 不加 Sigmoid()，请改用 BCEWithLogitsLoss（推荐）。
• CrossEntropyLoss 适用于 多分类任务（比如 [0, 1] 的 one-hot 编码）。
2. 适用于其他任务（扩展用）
损失函数 适用情况 YAML 配置
MSELoss 适用于回归任务，如输出 置信度/评分 loss: “MSELoss”
L1Loss 适用于 稀疏数据/稳健损失，如 异常检测 loss: “L1Loss”
SmoothL1Loss MSELoss + L1Loss 结合，适用于鲁棒回归 loss: “SmoothL1Loss”
HingeEmbeddingLoss 适用于对比学习（-1/1 标签） loss: “HingeEmbeddingLoss”
CosineEmbeddingLoss 适用于度量学习，计算向量相似度 loss: “CosineEmbeddingLoss”
3. 如何选择？
✅ 推荐 BCEWithLogitsLoss
loss: “BCEWithLogitsLoss”
• 确保 MLPClassifier 的最后一层去掉 Sigmoid()，改为：
layers.append(nn.Linear(hidden_sizes[-1], 1)) # 直接输出 logits
✅ 使用 BCELoss
loss: “BCELoss”
• 确保 MLPClassifier 最后一层是 Sigmoid()：
layers.append(nn.Linear(hidden_sizes[-1], 1))
layers.append(nn.Sigmoid())
✅ 适用于置信度评分/回归
loss: “MSELoss”
• 适用于 模型输出回归值，如视频质量评分任务。
4. config.yaml 示例
- name: “mlp_bce”
batch_size: 32
epochs: 50
lr: 1e-4
hidden_sizes: [2048, 512, 128]
dropout: 0.3
optimizer: “Adam”
loss: “BCEWithLogitsLoss” # 推荐
save_interval: 5
- name: “mlp_mse”
batch_size: 16
epochs: 30
lr: 5e-5
hidden_sizes: [1024, 256, 64]
dropout: 0.2
optimizer: “SGD”
loss: “MSELoss” # 适用于回归
save_interval: 10
5. 代码如何处理损失函数？
criterion = getattr(nn, config[“loss”])()
✅ 可以从 config.yaml 动态选择 loss，无需手动改代码。
总结
• 二分类任务
• ✅ 推荐 BCEWithLogitsLoss（去掉 Sigmoid()）
• ✅ 也可用 BCELoss（保留 Sigmoid()）
• 回归/评分
• ✅ MSELoss / L1Loss
• 对比学习
• ✅ HingeEmbeddingLoss / CosineEmbeddingLoss
这样，你的 train.py 代码可以兼容多个任务，变得更灵活！🚀
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