损失函数的基本用法： 得到的loss结果已经对mini-batch数量取了平均值 1.BCELoss(二分类) 创建一个衡量目标和输出之间二进制交叉熵的criterion unreduced loss函数(即reduction参数设置为'none ...

　　深度学习的优化方法直接作用的对象是损失函数。在最优化、统计学、机器学习和深度学习等领域中经常能用到损失函数。损失函数就是用来表示预测与实际数据之间的差距程度。一个最优化问题的目标是将损失函数最小化，针对分类问题，直观的表现就是分类正确的样本越多越好。在回归问题中，直观的表现就是预测值与实际值 ...

损失函数通过调用torch.nn包实现。 基本用法: L1范数损失 L1Loss 计算 output 和 target 之差的绝对值。 均方误差损失 MSELoss 计算 output 和 target 之差的均方差。 交叉 ...

官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#loss-functions 1：torch.nn.L1Loss mean absolute error (MAE) between each element in the input x ...

1. torch.nn.MSELoss 均方损失函数，一般损失函数都是计算一个 batch 数据总的损失，而不是计算单个样本的损失。 $$L = (x - y)^{2}$$ 这里 $L, x, y$ 的维度是一样的，可以是向量或者矩阵(有多个样本组合)，这里的平方是针对 ...

https://blog.csdn.net/weixin_40476348/article/details/94562240 常用于多分类任务，NLLLoss 函数输入 input 之前，需要对 input 进行 log_softmax 处理，即将 input ...

一、BCELoss 二分类损失函数 输入维度为（n, ）， 输出维度为(n, ) 如果说要预测二分类值为1的概率，则建议用该函数！ 输入比如是3维，则每一个应该是在0——1区间内（随意通常配合sigmoid函数使用），举例 ...

1. 损失函数 　　　　在深度学习中，损失反映模型最后预测结果与实际真值之间的差距，可以用来分析训练过程的好坏、模型是否收敛等，例如均方损失、交叉熵损失等。 　　　　PyTorch中，损失函数可以看做是网络的某一层而放到模型定义中，但在实际使用时更偏向于作为功能函数而放到前向传播过程中 ...