常用的分类损失函数pytorch

在PyTorch中，常用的分类损失函数主要有以下几个：

1. **交叉熵损失 (Cross Entropy Loss)**: 这是最常见的用于分类任务的损失函数，特别是在softmax激活后的神经网络中。它衡量了预测概率分布与实际标签之间的差异。

   criterion = nn.CrossEntropyLoss()

2. **二元交叉熵损失 (Binary Cross Entropy Loss)**: 当类别只有两个时（比如0和1），可以使用这个简化版本的损失函数。它通常用于二分类问题。

   criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()

3. **Kullback-Leibler散度 (KL Divergence)**: 类似于交叉熵，但对两个概率分布的差异更为敏感，常用于对比连续的概率分布。

   criterion = nn.KLDivLoss(reduction='batchmean')  # reduction选项指定如何处理批量维度

4. **Focal Loss**: 对类别不平衡的数据集有帮助，通过给错误分类的概率分配更大的权重，减少容易分类样本的影响。

   from focal_loss import FocalLoss
   criterion = FocalLoss(gamma=2)

5. **Hinge Loss**: 主要用于支持向量机(SVM)等模型，当目标是找到最大间隔超平面时非常有效。

   criterion = nn.HingeEmbeddingLoss()

每种损失函数都有其特定的应用场景，选择哪种取决于你的任务需求和数据特性。在训练过程中，你可以根据模型的表现调整损失函数的设置。