PyTorch -- 最常见损失函数 LOSS 的选择

• 损失函数：度量模型的预测结果与真实值之间的差异；通过最小化 loss -> 最大化模型表现
• 代码实现框架：设有 模型预测值 f (x), 真实值 y
  • 方法一： 步骤 1. criterion = torch.nn.某个Loss()；步骤 2. loss = criterion(f(x), y)
  • 方法二：直接采用 F.某个_loss(f(x), y)

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回归损失（Regression Loss）：希望预测值和真实值接近，即 f(x) = y

• 【torch.nn.L1Loss()】平均绝对值误差 MAE（Mean Abs Error）: f (x) 和 y 之间差的绝对值的平均值
  • 具体数学计算公式： Loss = 1 n ∑ i = 0 n ∣ f ( x i ) − y i ∣ \text{Loss}=\frac{1}{n}\sum^n_{i=0} |f(x_i)-y_i| Loss=n1​∑i=0n​∣f(x