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PyTorch中怎么選擇合適的損失函數(shù)

小億
92
2024-03-05 20:01:57
欄目: 編程語言

在PyTorch中選擇合適的損失函數(shù)取決于你的任務(wù)類型和模型架構(gòu)。以下是一些常見的損失函數(shù)及其適用場景：

  1. 交叉熵損失函數(shù)（CrossEntropyLoss）：適用于多分類問題，特別是在分類問題中標(biāo)簽是離散的情況下。

  2. 均方誤差損失函數(shù)（MSELoss）：適用于回歸問題，即預(yù)測連續(xù)值的情況。

  3. BCEWithLogitsLoss：適用于二分類問題，結(jié)合了Sigmoid激活函數(shù)和二元交叉熵損失函數(shù)。

  4. NLLLoss：適用于多分類問題，結(jié)合了LogSoftmax激活函數(shù)和負對數(shù)似然損失函數(shù)。

除了以上幾種常見的損失函數(shù)外，PyTorch還提供了許多其他類型的損失函數(shù)，你可以根據(jù)具體的任務(wù)需求選擇合適的損失函數(shù)。另外，有時候也可以自定義損失函數(shù)來滿足特定的需求。

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