PyTorch中常用的损失函数有:
- nn.CrossEntropyLoss:多分类问题中常用的交叉熵损失函数。
- nn.MSELoss:用于回归问题的均方误差损失函数。
- nn.BCELoss:二分类问题中常用的二元交叉熵损失函数。
- nn.NLLLoss:负对数似然损失函数,通常与LogSoftmax激活函数一起使用。
- nn.KLDivLoss:Kullback-Leibler散度损失函数,用于度量两个概率分布之间的差异。
- nn.BCEWithLogitsLoss:结合二分类问题的sigmoid激活函数和二元交叉熵损失函数。
- nn.SmoothL1Loss:平滑L1损失函数,通常用于回归问题。
- nn.MarginRankingLoss:用于排序任务中的排名损失函数。
- nn.MultiLabelSoftMarginLoss:多标签分类问题中的软间隔损失函数。
- nn.TripletMarginLoss:三元组损失函数,用于学习具有相似性的样本之间的距离。
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