Chen的博客
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Pytorch中常用的损失函数

Pytorch中常用的损失函数

  • 回归
    • nn.L1Loss
    • nn.MSELoss
  • 分类
    • nn.CrossEntropyLoss

回归

nn.L1Loss

平均绝对误差，也称L1范数损失，计算预测值与真实值之间的误差绝对值
L 1 L o s s = 1 N ∑ i = 1 n ∣ y i ^ − y i ∣ L1Loss=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^n|\hat{y_i}-y_i| L1Loss=N1​i=1∑n​∣yi​^​−yi​∣

nn.MSELoss

常用的均方误差,也称L2范数损失,计算预测值与真实值之间的误差平方
M S E L o s s = 1 N ∑ i = 1 n ( y i ^ − y i ) 2 MSELoss=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^n\left(\hat{y_i}-y_i\right)^2 MSELoss=N1​i=1∑n​(yi​^​−yi​)2

分类

nn.CrossEntropyLoss

多分类损失函数
输入的预测 y i ^ \hat{y_i} yi​^​是向量形式的，代表每个类别的概率
输入的真实值为一个数，代表真实类别

参考官方文档
剩余的损失函数我使用后会再补充

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