PyTorch中常见的损失函数

PyTorch中有许多常见的损失函数，用于不同类型的机器学习任务，包括分类、回归和生成模型等。以下是一些常见的PyTorch损失函数：

均方误差损失（Mean Squared Error, MSE）：用于回归任务，衡量预测值与真实值之间的平方差。

import torch.nn as nn
criterion = nn.MSELoss()

平均绝对误差损失（Mean Absolute Error, MAE）：用于回归任务，衡量预测值与真实值之间的绝对差。

criterion = nn.L1Loss()

交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）：常用于分类任务，特别是多类别分类。它度量了预测类别与真实类别之间的差异。

• 二分类交叉熵损失：

criterion = nn.BCELoss()

• 多类别交叉熵损失：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

KL散度损失（Kullback-Leibler Divergence Loss）：通常在生成模型中使用，用于测量两个概率分布之间的差异。

criterion = nn.KLDivLoss()

负对数似然损失（Negative Log Likelihood Loss）：通常与nn.LogSoftmax一起用于多类别分类任务。

criterion = nn.NLLLoss()

Hinge损失：用于支持向量机（SVM）等任务，通常用于二分类。

criterion = nn.HingeEmbeddingLoss()

三元损失（Triplet Loss）：用于学习嵌入向量，通常在人脸识别和相关任务中使用。

criterion = nn.TripletMarginLoss()

余弦相似度损失（Cosine Similarity Loss）：用于度量两个向量之间的余弦相似度。

criterion = nn.CosineEmbeddingLoss()

这只是一些常见的PyTorch损失函数示例，实际上还有更多的损失函数，可以根据任务的性质和需求来选择。选择适当的损失函数对于模型的训练和性能至关重要。