PyTorch深度学习常见损失函数详解
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更新于2024-08-11
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深度学习中的损失函数起着至关重要的作用,它衡量了模型预测结果与真实值之间的差异,是评估模型性能的关键指标。在深度学习框架PyTorch中,提供了丰富的损失函数供开发者选择,以适应不同类型的任务和模型需求。本篇文章将详细介绍19种常见的深度学习损失函数:
1. **均方误差损失(MSELoss)**: 用于回归任务,计算预测值与实际值之间差的平方的平均,表达式为 \( L(Y, prediction(x)) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i - prediction(x_i))^2 \)。
2. **交叉熵损失(CrossEntropyLoss)**: 主要用于分类任务,衡量预测概率分布与真实类别分布的差异,适合多类别的概率预测,如softmax激活后的输出。
3. **KL散度损失(KLDivLoss)**: 用于衡量两个概率分布之间的差异,常用于对比两个连续概率分布。
4-6. **L1/L2范数损失**:L1 Loss侧重于找出离散的错误,而L2 Loss对大误差更敏感。平滑L1 Loss结合两者优点,对小误差线性处理,大误差绝对值处理。
7-8. **二进制交叉熵损失(BCELoss/BCEWithLogitsLoss)**: 分别用于二分类问题和带有logits的二分类问题,衡量预测概率与实际类别之间的差异。
9-10. **多分类损失(SoftMarginLoss/MultiLabelSoftMarginLoss)**: 多类别的逻辑回归损失,适用于多标签分类。
11. **多标签margin损失(MultiLabelMarginLoss)**: 强调每个标签的重要性,对于误分类有较大的惩罚。
12-13. **余弦损失(CosineEmbeddingLoss)/多类别Hinge损失(MultiMarginLoss)**: 用于度量向量之间的相似度,适用于特征嵌入和多类别分类。
14. **三元组损失(TripletMarginLoss)**: 用于实现深度学习中的实例级学习,优化样本间的距离关系。
15. **连接时序分类损失(CTCLoss)**: 用于语音识别等序列标注任务,关注整个序列的最优路径。
16-17. **负对数似然损失(NLLLoss/NLLLoss2d)**: 一般用于分类任务,对每个类别的概率进行归一化并取负对数。
18. **泊松损失(PoissonNLLLoss)**: 适用于预测整数值的场景,如自然语言处理中的词频计数。
19. **边际排名损失(MarginRankingLoss)**: 用于排序任务,优化预测结果之间的相对顺序。
每种损失函数的选择取决于具体的应用场景和任务需求,理解其背后的数学原理和适用范围有助于提高模型的性能和稳定性。在实际项目中,根据任务特性灵活运用这些损失函数,并结合模型的正则化策略,能够帮助优化深度学习模型的训练过程。
2021-09-03 上传
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