标签：soft optional 编码 image uber 连接 插入 一个 with
损失函数通过调用torch.nn包实现。
基本用法:
criterion = LossCriterion() #构造函数有自己的参数 loss = criterion(x, y) #调用标准时也有参数
计算 output 和 target 之差的绝对值。
torch.nn.L1Loss(reduction=‘mean‘)
# reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值； sum:返回loss的和。默认：mean。
计算 output 和 target 之差的均方差。
torch.nn.MSELoss(reduction=‘mean‘) # reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值； sum:返回loss的和。默认：mean。
交叉熵损失 CrossEntropyLoss
当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别. 对于不平衡的训练集非常有效。
在多分类任务中，经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数，因为交叉熵描述了两个概率分布的差异，然而神经网络输出的是向量，并不是概率分布的形式。所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式，再采用交叉熵损失函数计算 loss。
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, ignore_index=-100, reduction=‘mean‘) #weight (Tensor, optional) – 自定义的每个类别的权重. 必须是一个长度为 C 的 Tensor # ignore_index (int, optional) – 设置一个目标值, 该目标值会被忽略, 从而不会影响到 输入的梯度。 # reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值； sum:返回loss的和。默认：mean。
KL 散度损失 KLDivLoss
计算 input 和 target 之间的 KL 散度。KL 散度可用于衡量不同的连续分布之间的距离, 在连续的输出分布的空间上(离散采样)上进行直接回归时 很有效
torch.nn.KLDivLoss(reduction=‘mean‘) # reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值； sum:返回loss的和。默认：mean。
二进制交叉熵损失 BCELoss
二分类任务时的交叉熵计算函数。用于测量重构的误差, 例如自动编码机. 注意目标的值 t[i] 的范围为0到1之间.
torch.nn.BCELoss(weight=None, reduction=‘mean‘) # weight (Tensor, optional) – 自定义的每个 batch 元素的 loss 的权重. 必须是一个长度为 “nbatch” 的 的 Tensor pos_weight(Tensor, optional) – 自定义的每个正样本的 loss 的权重. 必须是一个长度 为 “classes” 的 Tensor
BCEWithLogitsLoss
BCEWithLogitsLoss损失函数把 Sigmoid 层集成到了 BCELoss 类中. 该版比用一个简单的 Sigmoid 层和 BCELoss 在数值上更稳定, 因为把这两个操作合并为一个层之后, 可以利用 log-sum-exp 的 技巧来实现数值稳定.
torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, reduction=‘mean‘, pos_weight=None) # weight (Tensor, optional) – 自定义的每个 batch 元素的 loss 的权重. 必须是一个长度 为 “nbatch” 的 Tensor pos_weight(Tensor, optional) – 自定义的每个正样本的 loss 的权重. 必须是一个长度 为 “classes” 的 Tensor
MarginRankingLoss
torch.nn.MarginRankingLoss(margin=0.0, reduction=‘mean‘)
对于 mini-batch(小批量) 中每个实例的损失函数如下:
HingeEmbeddingLoss
torch.nn.HingeEmbeddingLoss(margin=1.0, reduction=‘mean‘) # margin:默认值1
对于 mini-batch(小批量) 中每个实例的损失函数如下:
多标签分类损失 MultiLabelMarginLoss
torch.nn.MultiLabelMarginLoss(reduction=‘mean‘)
对于mini-batch(小批量) 中的每个样本按如下公式计算损失:
平滑版L1损失 SmoothL1Loss
也被称为 Huber 损失函数。
torch.nn.SmoothL1Loss(reduction=‘mean‘)
其中
2分类的logistic损失 SoftMarginLoss
torch.nn.SoftMarginLoss(reduction=‘mean‘)
多标签 one-versus-all 损失 MultiLabelSoftMarginLoss
torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, reduction=‘mean‘)
cosine 损失 CosineEmbeddingLoss
torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=0.0, reduction=‘mean‘)
多类别分类的hinge损失 MultiMarginLoss
torch.nn.MultiMarginLoss(p=1, margin=1.0, weight=None, reduction=‘mean‘)
p=1或者2 默认值：1
margin:默认值1
三元组损失 TripletMarginLoss
torch.nn.TripletMarginLoss(margin=1.0, p=2.0, eps=1e-06, swap=False, reduction=‘mean‘)
其中：
连接时序分类损失 CTCLoss
CTC连接时序分类损失，可以对没有对齐的数据进行自动对齐，主要用在没有事先对齐的序列化数据训练上。比如语音识别、ocr识别等等。
torch.nn.CTCLoss(blank=0, reduction=‘mean‘)
reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值； sum:返回loss的和。默认：mean。
负对数似然损失 NLLLoss
负对数似然损失. 用于训练 C 个类别的分类问题.
torch.nn.NLLLoss(weight=None, ignore_index=-100, reduction=‘mean‘)
weight (Tensor, optional) – 自定义的每个类别的权重. 必须是一个长度为 C 的 Tensor
ignore_index (int, optional) – 设置一个目标值, 该目标值会被忽略, 从而不会影响到 输入的梯度.
NLLLoss2d
对于图片输入的负对数似然损失. 它计算每个像素的负对数似然损失.
torch.nn.NLLLoss2d(weight=None, ignore_index=-100, reduction=‘mean‘)
weight (Tensor, optional) – 自定义的每个类别的权重. 必须是一个长度为 C 的 Tensor
reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值； sum:返回loss的和。默认：mean。
目标值为泊松分布的负对数似然损失
torch.nn.PoissonNLLLoss(log_input=True, full=False, eps=1e-08, reduction=‘mean‘)
log_input (bool, optional) – 如果设置为 True , loss 将会按照公 式 exp(input) - target * input 来计算, 如果设置为 False , loss 将会按照 input - target * log(input+eps) 计算.
full (bool, optional) – 是否计算全部的 loss, i. e. 加上 Stirling 近似项 target * log(target) - target + 0.5 * log(2 * pi * target).
eps (float, optional) – 默认值: 1e-8
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