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Pytorch损失函数总结

一. 交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss — PyTorch 1.11.0 documentation)

简单谈谈Cross Entropy Loss_时光杂货店的博客-CSDN博客_crossentropyloss

        分类用交叉熵，回归用均方差。

        softmax层是归一化到0~1之间，先通过指数函数，再指数函数求和除以和

        假设预测 3 个类别，总共有a1，a2，a3，b1，b2，b3，c1，c2，c3，共9个目标，a，b，c一共3个类别。

        神经网络有一个输入口，有三个输出口，a1，a2和a3的标签值是（1，0，0）；b1，b2和b3的标签值是（0，1，0）；c1，c2和c3的标签值是（0，0，1）。

        假设给一个目标输入，输出口吐出来3个数（3，6

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