二元交叉熵损失为何与 logits 结合使用

先抛出个问题：

二元分类任务里，为什么损失函数会和logits直接结合，而不是先通过sigmoid函数转换成概率？

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在PyTorch中，BCEWithLogitsLoss（二元交叉熵损失与logits结合）是一个将Sigmoid激活函数和二元交叉熵损失（BCE）​合并计算的损失函数。其核心目的是在保证数值稳定性的前提下，直接处理模型输出的原始logits（未归一化的分数），而无需显式应用Sigmoid函数。这种设计背后有多个关键原因，涵盖数值稳定性、计算效率和梯度优化等方面。

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​一、什么是logits？​​

• ​定义​：
  logits是模型最后一层线性层的输出值，未经任何激活函数（如Sigmoid或Softmax）处理，其取值范围为(−∞,+∞)。

  • 在二分类任务中，模型最后一层通常输出1个logit值，表示样本属于正类的置信度。
  • 在多标签分类中，模型输出多个logit值