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本章节主要介绍深度学习中损失函数。2分类的logistic损失 SoftMarginLoss、多标签分类损失 MultiLabelMarginLoss、多标签 one-versus-all 损失 MultiLabelSoftMarginLoss2.10 SoftMarginLossSoftMarginLoss用于计算二分类logistic损失功能：创建一个优化器用来做二分类逻辑回归，输入X与标签y(含有1 or -1).nn.SoftMarginLoss（size_average=None,

上一章节主要介绍了均方误差（MSELoss）与交叉熵损失（CrossEntropyLoss）两个损失函数原理及应用，本章将介绍L1范数损失。2.4 L1范数损失(L1_loss)L1_loss表示预测值与真实值之差的绝对值；也被称为最小绝对值偏差（LAD）,绝对值损失函数（LAE）。总的来说，它是把目标值y与估计值f(x)的绝对差值的总和最小化。代码：import numpy as npimport torchimport torch.nn as nn#数学公式y=np.array([0

在深度学习中，我们经常用到损失函数，损失函数选择使用情况直接决定我们模型训练效果。1.前言损失函数是深度学习与机器学习里面的重要函数。从字面意思可确定，损失函数（Loss Function）反应的是模型对数据的拟合程度。损失函数越小，说明模型对数据拟合程度越好，反之拟合程度越差。损失函数是用来估量模型的预测值prediction(x)与真值Y之间的不一致问题，非负值函数，通常L(Y,prediction(x))表示损失函数公式，损失函数越好，鲁棒性越好，损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函