criterion是什么损失函数
时间: 2023-12-18 10:04:53 浏览: 163
criterion是PyTorch中的一个损失函数,用于计算模型预测输出与真实标签之间的差异。常用的criterion包括交叉熵损失函数、均方误差损失函数等。在分类任务中,通常使用交叉熵损失函数;在回归任务中,通常使用均方误差损失函数。通过最小化criterion的值,可以使得模型的预测输出尽可能接近真实标签,达到更好的训练效果。
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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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损失函数criterion
损失函数(Loss function)是机器学习中用于衡量模型预测结果与真实结果差异的一种函数。在训练模型时,我们通过最小化损失函数来优化模型参数,使模型能够更好地逼近真实结果。
在 PyTorch 中,常用的损失函数有很多种,比如交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)、均方误差损失函数(MSELoss)、负对数似然损失函数(NLLLoss)等等。这些损失函数的选择取决于问题的性质和需要优化的目标。
在训练过程中,我们需要将模型预测结果和真实结果传入损失函数,计算出损失值,然后反向传播更新模型参数,使得模型能够逐渐优化。PyTorch 中内置了许多常用的损失函数,我们可以直接调用使用。同时,我们也可以根据需要自定义自己的损失函数。