二値分類についてのLoss

Question

質問内容

二値分類において、私は今まで出力次元を(batch_size, 1)にしてBCEWithLogitsLoss(Sigmoid + BCELoss)で学習を行ってきました。
しかし、出力を(batch_size, 2)にしてCrossEntropyLoss(LogSoftmax + NLLLoss)で学習を行っているスクリプトも見かけます。
そういった方はこの二つにメリットデメリットがあるから使い分けているのでしょうか？

使用フレームワーク

PyTorch

Answer 1

シグモイド関数はソフトマックス関数で n = 2 とした場合と同値なので、2クラス分類の場合、どちらを使っても構いません。

実装上の話をすると、ソフトマックスを使っておけば、2クラス分類か多クラス分類かで、出力層の活性化関数と損失関数を変える必要がないので、楽だと思います。