pytorch教程 （四）- 损失函数
在深度学习项目中首先对数据做数据预处理，然后构建模型之后，第三步需要定义一个好的损失函数。配置损失函数都是确保模型以预期方式工作的最重要步骤之一。 损失函数可以为神经网络提供很多实用的灵活性，它将定义网络输出与网络其余部分的连接方式。简单说损失函数（J）可以定义为具有两个参数的函数：预测输出真实输出通过将模型的预测值与真实值进行比较，比较二个值之间的差距，差距越小，损失函数越好，通常模型的性能越....
Pytorch教程[07]损失函数
一.损失函数概念损失函数（loss function）：衡量模型输出与真实标签的差异也叫代价函数（cost function）/准则（criterion）/目标函数（objective function）/误差函数（error function）名字有很多，其实都是一个东西二.Pytorch内置损失函数1、nn.CrossEntropyLoss功能： nn.LogSoftmax ()与nn.NL....
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