在PyTorch中，损失函数是用来衡量模型预测输出与真实标签之间的差异的函数。在训练神经网络时，损失函数的目标是最小化模型的预测误差，使模型能够更好地拟合训练数据并在未见过的数据上表现良好。 PyTorch中提供了各种损失函数，常用的包括交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）、均方误差损失函数（MSELoss）、二分类交叉熵损失函数（BCELoss）等。用户可以根据自己的任务需求选择合适的损失函数来训练模型。

来源：佚名编辑：佚名

2024-03-06 14:05:45

在PyTorch中，损失函数是用来衡量模型预测输出与真实标签之间的差异的函数。在训练神经网络时，损失函数的目标是最小化模型的预测误差，使模型能够更好地拟合训练数据并在未见过的数据上表现良好。

PyTorch中提供了各种损失函数，常用的包括交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）、均方误差损失函数（MSELoss）、二分类交叉熵损失函数（BCELoss）等。用户可以根据自己的任务需求选择合适的损失函数来训练模型。

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