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[学习笔记] pytorch中的损失函数

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发表于 2022-11-10 23:49:36 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 Handsome_zhou 于 2022-11-11 00:55 编辑

损失函数可以分为三类: 回归损失函数、二分类损失函数和三分类损失函数。在机器学习中,损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系,不同的场景运用的损失函数也不同。



下图为pytorch中常用的损失函数:




1.png


交叉熵和负对数似然损失函数介绍比较好的: https://blog.csdn.net/tcn760/art ... tm_relevant_index=1

各种损失函数清楚的可视化表示的博客: https://builtin.com/machine-learning/common-loss-functions

对pytorch用法与实例讲解比较详细: https://www.v7labs.com/blog/pytorch-loss-functions

损失函数和评价指标的区别:
Key Difference:
1. A loss function is implemented during training to optimize a learning function. It is not a judge of overall performance.
2. A Criterion/Evaluation Metric is used after training to measure overall performance
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