Loss function

损失函数（Loss function）是机器学习中用来衡量模型预测值与真实值之间差异的一种函数。在训练过程中，我们希望通过不断调整模型的参数，使预测值尽可能地接近真实值，因此选择合适的损失函数非常关键。

在Pytorch中，有多种损失函数可供选择，例如均方误差（Mean Squared Error，MSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）、交叉熵损失（Cross Entropy Loss）等。每种损失函数有不同的特点和适用场景。

以L1 Loss为例，它是计算预测值与真实值之间的绝对值差的平均值。在Pytorch中，可以通过设置参数"reduction='mean'"来计算平均值，或设置"reduction='sum'"来计算总和。

选择合适的损失函数取决于具体的任务和数据特点。例如，在回归问题中，常用的损失函数是均方误差（MSE），而在分类问题中，常用的损失函数是交叉熵损失（Cross Entropy Loss）。通过选择合适的损失函数，可以更好地优化模型并提高模型的性能。