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4 损失函数-庖丁解牛之pytorch

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大数据

基类定义

pytorch损失类也是模块的派生,损失类的基类是_Loss,定义如下

class _Loss(Module):
    def __init__(self, size_average=None, reduce=None, reduction='elementwise_mean'):
        super(_Loss, self).__init__()        if size_average is not None or reduce is not None:
            self.reduction = _Reduction.legacy_get_string(size_average, reduce)        else:
            self.reduction = reduction

看这个类,有两点我们知道:

  • 损失类是模块

  • 不改变forward函数,但是具备执行功能
    还有其他模块的性质

子类介绍

从_Loss派生的类有

名称说明公式
_WeightedLoss这个类只是申请了一个权重空间,功能和_Loss一样
L1LossX、Y可以是任意形状的输入,X与Y的 shape相同

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PoissonNLLLoss适合多目标分类

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KLDivLoss适用于连续分布的距离计算
MSELoss均方差

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BCEWithLogitsLoss多目标不需要经过sigmoid

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HingeEmbeddingLossY中的元素只能为1或-1 适用于学习非线性embedding、半监督学习。用于计算两个输入是否相似

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MultiLabelMarginLoss适用于多目标分类

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SmoothL1Loss

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SoftMarginLoss

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CosineEmbeddingLoss

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MarginRankingLoss

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TripletMarginLoss

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从_WeightedLoss继续派生的函数有

名称说明
NLLLoss

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BCELoss

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CrossEntropyLoss

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MultiLabelSoftMarginLoss

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MultiMarginLoss

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作者:readilen
链接:https://www.jianshu.com/p/592a680ba3df


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