在Torch中常用的损失函数包括:
- nn.CrossEntropyLoss:交叉熵损失函数,常用于多分类问题。
- nn.MSELoss:均方误差损失函数,常用于回归问题。
- nn.L1Loss:L1损失函数,也称为绝对值损失,常用于回归问题。
- nn.BCELoss:二元交叉熵损失函数,常用于二分类问题。
- nn.NLLLoss:负对数似然损失函数,常用于多分类问题。
- nn.KLDivLoss:KL散度损失函数,常用于度量两个概率分布之间的差异。
- nn.BCEWithLogitsLoss:结合了二元交叉熵损失和Sigmoid函数,常用于二分类问题。
- nn.BCEWithLogitsLoss:结合了多分类交叉熵损失和Softmax函数,常用于多分类问题。
这些是Torch中常用的损失函数,根据具体的任务和模型选择合适的损失函数来进行训练。
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