自定義損失函數
自定義損失函數：根據問題的實際情況，定制合理的損失函數。 例如： 對於預測酸奶日銷量問題，如果預測銷量大於實際銷量則會損失成本；如果預測銷量小於實際銷量則會損失利潤。在實際生活中，往往制造一盒酸奶的成本和銷售一盒酸奶的利潤是不等價的。因此，需要使用符合該問題的自定義損失函數。 自定義損失函數 ...
原文：6.自定義損失函數
. 自定義損失函數 torch.nn模塊常用的損失函數：MSELoss，L Loss，BCELoss...... 非官方Loss：DiceLoss，HuberLoss，SobolevLoss...... 這些Loss Function專門針對一些非通用的模型，PyTorch不能將他們全部添加到庫中去，這些損失函數的實現需要自定義損失函數。 掌握如何自定義損失函數 . . 以函數方式定義 如下所示 ...
2022-03-19 22:24 0 947 推薦指數：
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