损失函数 Loss 设计和实现

最新推荐文章于 2024-05-07 11:10:29 发布
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分类专栏： 深度学习入门到精通系列讲解 文章标签： 深度学习 python pytorch
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本文详细介绍了如何在PyTorch中自定义损失函数，包括利用nn.Module和torch的numpy/scipy扩展。讨论了各种损失函数如0-1损失、MAE、MSE、交叉熵、合页损失等的特性和应用场景，并探讨了梯度下降法的不同策略，如批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降，以及优化中的学习率调整策略。

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1 torch 的自定义损失函数

pytorch中自带了一些常用的损失函数,它们都是torch.nn.Module的子类。因此自定义Loss函数也需要继承该类。

在__init__函数中定义所需要的超参数，在forward函数中定义loss的计算方法。forward方法就是实际定义损失函数的地方，其返回值是一个标量（Scalar），而不是张量（Tensor）和向量（Vector）。也就是说如果张量或者向量的话，需要使用相关的函数将其转化为标量，例如使用torch.sum函数进行求和处理。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as func

class myLoss(nn.Module)
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