Torch中的损失函数有哪些

Torch

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2024/2/24 11:05:02

栏目: 深度学习

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在Torch中常用的损失函数包括：

nn.MSELoss：均方误差损失，用于回归问题。
nn.CrossEntropyLoss：交叉熵损失，多分类问题中常用。
nn.NLLLoss：负对数似然损失，也常用于多分类问题。
nn.BCELoss：二元交叉熵损失，用于二分类问题。
nn.BCEWithLogitsLoss：带sigmoid函数的二元交叉熵损失。
nn.KLDivLoss：KL散度损失，用于度量两个概率分布的相似度。
nn.TripletMarginLoss：三元组损失，用于学习特征表示。

除了上述损失函数，Torch还提供了很多其他损失函数，可以根据具体的任务需求选择合适的损失函数。

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