Pytorch十九种损失函数的使用详解
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2020-12-20
19:38:18
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Pytorch十九种损失函数的使用详解十九种损失函数的使用详解
损失函数通过torch.nn包实现，
1 基本用法基本用法
criterion = LossCriterion() #构造函数有自己的参数
loss = criterion(x, y) #调用标准时也有参数
2 损失函数损失函数
2-1 L1范数损失范数损失 L1Loss
计算 output 和 target 之差的绝对值。
torch.nn.L1Loss(reduction='mean')
参数：
reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值； sum:返回loss的和。默认：mean。
2-2 均方误差损失均方误差损失 MSELoss
计算 output 和 target 之差的均方差。
torch.nn.MSELoss(reduction='mean')
参数：
reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值； sum:返回loss的和。默认：mean。
2-3 交叉熵损失交叉熵损失 CrossEntropyLoss
当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别. 对于不平衡的训
练集非常有效。
在多分类任务中，经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数，因为交叉熵描述了两个概率分布的差异，然而神经网络输出
的是向量，并不是概率分布的形式。所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式，再采用交叉熵损
失函数计算 loss。
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, ignore_index=-100, reduction='mean')
参数：
weight (Tensor, optional) – 自定义的每个类别的权重. 必须是一个长度为 C 的 Tensor
ignore_index (int, optional) – 设置一个目标值, 该目标值会被忽略, 从而不会影响到 输入的梯度。
reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值； sum:返回loss的和。默认：mean。
2-4 KL 散度损失散度损失 KLDivLoss
计算 input 和 target 之间的 KL 散度。KL 散度可用于衡量不同的连续分布之间的距离, 在连续的输出分布的空间上(离散采样)
上进行直接回归时 很有效.
torch.nn.KLDivLoss(reduction='mean')
参数：
reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值； sum:返回loss的和。默认：mean。
2-5 二进制交叉熵损失二进制交叉熵损失 BCELoss
二分类任务时的交叉熵计算函数。用于测量重构的误差, 例如自动编码机. 注意目标的值 t[i] 的范围为0到1之间.
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