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PyTorch中怎么定義損失函數(shù)

小億
84
2024-03-16 15:58:48
欄目: 深度學習

在PyTorch中，我們可以使用torch.nn模塊中的各種損失函數(shù)來定義損失函數(shù)。以下是一些常用的損失函數(shù)及其定義方法：

  1. 均方誤差損失函數(shù)（Mean Squared Error，MSE）：
criterion = torch.nn.MSELoss()
  1. 交叉熵損失函數(shù)（Cross Entropy Loss）：
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
  1. 負對數(shù)似然損失函數(shù)（Negative Log Likelihood Loss）：
criterion = torch.nn.NLLLoss()
  1. 二分類交叉熵損失函數(shù)（Binary Cross Entropy Loss）：
criterion = torch.nn.BCELoss()
  1. KL散度損失函數(shù)（Kullback-Leibler Divergence Loss）：
criterion = torch.nn.KLDivLoss()

使用時，我們可以在模型訓練過程中計算損失并通過優(yōu)化器來最小化損失函數(shù)。例如：

loss = criterion(output, target)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

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