pytorch loss function 总结

最新推荐文章于 2024-03-10 13:51:47 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/80581484
本文总结了 PyTorch 中常用的损失函数，包括 L1Loss、MSELoss、CrossEntropyLoss、BCELoss 等，并详细解释了它们的计算方式和适用场景。了解这些损失函数对于优化神经网络模型至关重要。

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pytorch loss function 总结

参考原文：https://blog.youkuaiyun.com/zhangxb35/article/details/72464152?utm_source=itdadao&utm_medium=referral

 

nn.L1Loss() #返回差异绝对值

loss(x,y) = 1/n ∑ |xi - yi| n是元素的总个数 
shape: 
input: (N,) 是任何额外的维度 
target: (N,*) same as input 
output: scalar ，标量

nnMSELoss() #返回差异的平方，可以去和，求平均数

loss(x,y) =1/n ∑（xi-yi）² 
shape: 
input: (N,*) 
target: (N,*) 
output: scalar

nn.CrossEntropyLoss()

单目标二分类或者多分类 
loss = -log[ exp(x[class])/ (∑ exp( x[j]))] 
shape:&n

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