損失函數的基本用法： 得到的loss結果已經對mini-batch數量取了平均值 1.BCELoss(二分類) 創建一個衡量目標和輸出之間二進制交叉熵的criterion unreduced loss函數(即reduction參數設置為'none ...

　　深度學習的優化方法直接作用的對象是損失函數。在最優化、統計學、機器學習和深度學習等領域中經常能用到損失函數。損失函數就是用來表示預測與實際數據之間的差距程度。一個最優化問題的目標是將損失函數最小化，針對分類問題，直觀的表現就是分類正確的樣本越多越好。在回歸問題中，直觀的表現就是預測值與實際值 ...

損失函數通過調用torch.nn包實現。 基本用法: L1范數損失 L1Loss 計算 output 和 target 之差的絕對值。 均方誤差損失 MSELoss 計算 output 和 target 之差的均方差。 交叉 ...

官方文檔：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 均方損失函數，一般損失函數都是計算一個 batch 數據總的損失，而不是計算單個樣本的損失。 $$L = (x - y)^{2}$$ 這里 $L, x, y$ 的維度是一樣的，可以是向量或者矩陣(有多個樣本組合)，這里的平方是針對 ...

https://blog.csdn.net/weixin_40476348/article/details/94562240 常用於多分類任務，NLLLoss 函數輸入 input 之前，需要對 input 進行 log_softmax 處理，即將 input ...

一、BCELoss 二分類損失函數 輸入維度為（n, ）， 輸出維度為(n, ) 如果說要預測二分類值為1的概率，則建議用該函數！ 輸入比如是3維，則每一個應該是在0——1區間內（隨意通常配合sigmoid函數使用），舉例 ...

1. 損失函數 　　　　在深度學習中，損失反映模型最后預測結果與實際真值之間的差距，可以用來分析訓練過程的好壞、模型是否收斂等，例如均方損失、交叉熵損失等。 　　　　PyTorch中，損失函數可以看做是網絡的某一層而放到模型定義中，但在實際使用時更偏向於作為功能函數而放到前向傳播過程中 ...