criterion损失函数

criterion损失函数是指在神经网络训练过程中用来衡量预测值与真实值之间差异的函数。在引用\[1\]中的例子中，使用了L1Loss作为criterion损失函数。L1Loss计算方法很简单，它是取预测值和真实值的绝对误差的平均数。具体来说，L1Loss计算的是预测值和真实值之间每个元素的差的绝对值的平均值。在这个例子中，计算得到的loss为1。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [损失函数~](https://blog.csdn.net/chenyuhuaxin/article/details/125561580)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【深度学习】一文看尽Pytorch之十九种损失函数](https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/125592153)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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