3.6损失函数

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3.6 损失函数在深度学习广为使用的今天，我们可以在脑海里清晰的知道，一个模型想要达到很好的效果需要学习，也就是我们常说的训练。一个好的训练离不开优质的负反馈，这里的损失函数就是模型的负反馈。所以在PyTorch中，损失函数是必不可少的。它是数据输入到模型当中，产生的结果与真实标签的评价指标，我们的模型可以按照损失函数的目标来做出改进。下面我们将开始探索PyTorch的所拥有的损失函数。这里将列出PyTorch中常用的损失函数（一般通过torch.nn调用），并详细介绍每个损失函数的功能介绍、数学公式和调用代码。当然，PyTorch的损失函数还远不止这些，在解决实际问题的过程中需要进一步探索、借鉴现有工作，或者设计自己的损失函数。