在PyTorch中，損失函數(shù)是用來衡量模型預(yù)測輸出與真實標(biāo)簽之間的差異的函數(shù)。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，損失函數(shù)的目標(biāo)是最小化模型的預(yù)測誤差，使模型能夠更好地擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)并在未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好。
PyTorch中提供了各種損失函數(shù)，常用的包括交叉熵?fù)p失函數(shù)（CrossEntropyLoss）、均方誤差損失函數(shù)（MSELoss）、二分類交叉熵?fù)p失函數(shù)（BCELoss）等。用戶可以根據(jù)自己的任務(wù)需求選擇合適的損失函數(shù)來訓(xùn)練模型。
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