在Torch中,常见的损失函数包括:
- nn.MSELoss:均方误差损失函数,用于回归任务。
- nn.CrossEntropyLoss:交叉熵损失函数,用于多分类任务。
- nn.BCELoss:二元交叉熵损失函数,用于二分类任务。
- nn.NLLLoss:负对数似然损失函数,用于多分类任务。
- nn.KLDivLoss:KL散度损失函数,用于衡量两个概率分布之间的相似性。
- nn.SmoothL1Loss:平滑L1损失函数,用于回归任务。
- nn.BCEWithLogitsLoss:结合了Sigmoid函数和二元交叉熵损失的损失函数,用于二分类任务。
- nn.MarginRankingLoss:边际排名损失函数,用于学习能够区分正负样本的模型。
- nn.HingeEmbeddingLoss:铰链嵌入损失函数,用于学习支持向量机(SVM)模型。
- nn.MultiLabelSoftMarginLoss:多标签软边界损失函数,用于多标签分类任务。
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