除了nn.CrossEntropyLoss()以外的比较好用的分类损失函数

除了`nn.CrossEntropyLoss()`（交叉熵损失）外，还有一些常见的分类损失函数：

1. **Focal Loss**：适用于类别不平衡的数据集，着重于减少容易分类的样本对总损失的贡献。它通过调整不同类别样本的损失权重来改进性能。公式上，Focal Loss引入了一个聚焦因子α和动态衰减因子γ。

   from pytorch_metric_learning.distances import CosineSimilarity
   criterion = FocalLoss(gamma=2, alpha=tensor([.25, .25, .25, .25]))  # 如果有4个类别

2. **Dice Loss（或Jaccard Loss）**：常用于二分类和多分类问题，特别是在图像分割任务中，因为它关注的是像素级别的精确匹配。它是IoU（Intersection over Union）的倒数形式。

   criterion = nn.DiceLoss()

3. **Hinge Loss**：主要用于支持向量机（SVM）和深度神经网络，它鼓励样本尽可能地远离决策边界，对于线性不可分的情况比较有效。

   criterion = nn.HingeEmbeddingLoss(margin=1)

4. **KL Divergence Loss**：用于衡量两个概率分布之间的差异，适合连续型输出的概率预测模型，比如Softmax回归的推广。

   criterion = nn.KLDivLoss(reduction='batchmean')

5. **BCEWithLogitsLoss（Binary Cross Entropy with logits）**：用于二分类问题，类似于`CrossEntropyLoss`，但它接受的是logits而不是softmax结果，计算效率更高。

   criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()

每种损失函数都有其特定的应用场景和优势，选择哪种取决于你的数据特性、模型结构和任务需求。记得在实验中尝试并调整，找到最适合你的那一种。