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PyTorch中怎么定義損失函數

小億
104
2024-03-16 15:58:48
欄目: 深度學習

在PyTorch中,我們可以使用torch.nn模塊中的各種損失函數來定義損失函數。以下是一些常用的損失函數及其定義方法:

  1. 均方誤差損失函數(Mean Squared Error,MSE):
criterion = torch.nn.MSELoss()
  1. 交叉熵損失函數(Cross Entropy Loss):
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
  1. 負對數似然損失函數(Negative Log Likelihood Loss):
criterion = torch.nn.NLLLoss()
  1. 二分類交叉熵損失函數(Binary Cross Entropy Loss):
criterion = torch.nn.BCELoss()
  1. KL散度損失函數(Kullback-Leibler Divergence Loss):
criterion = torch.nn.KLDivLoss()

使用時,我們可以在模型訓練過程中計算損失并通過優化器來最小化損失函數。例如:

loss = criterion(output, target)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

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