PyTorch中的損失函數(shù)有哪些
小樊
95
2024-03-05 18:15:02
PyTorch中常用的損失函數(shù)有：
- nn.CrossEntropyLoss：多分類問題中常用的交叉熵損失函數(shù)。
- nn.MSELoss：用于回歸問題的均方誤差損失函數(shù)。
- nn.BCELoss：二分類問題中常用的二元交叉熵損失函數(shù)。
- nn.NLLLoss：負對數(shù)似然損失函數(shù)，通常與LogSoftmax激活函數(shù)一起使用。
- nn.KLDivLoss：Kullback-Leibler散度損失函數(shù)，用于度量兩個概率分布之間的差異。
- nn.BCEWithLogitsLoss：結(jié)合二分類問題的sigmoid激活函數(shù)和二元交叉熵損失函數(shù)。
- nn.SmoothL1Loss：平滑L1損失函數(shù)，通常用于回歸問題。
- nn.MarginRankingLoss：用于排序任務中的排名損失函數(shù)。
- nn.MultiLabelSoftMarginLoss：多標簽分類問題中的軟間隔損失函數(shù)。
- nn.TripletMarginLoss：三元組損失函數(shù)，用于學習具有相似性的樣本之間的距離。
