1.20.PyTorch的十九个损失函数 1.20.1.L1Loss（L1范数损失） 1.20.2.MSELoss（均方误差损失） 1.20.3.CrossEntropyLoss （交叉熵损失） 1.20.4.CTCLoss（连接时序分类损失） 1.20.5.NLLLoss（负对数似然损失） 1.20.6.PoissonNLLLoss (目标泊松分布的负对数似然损失) 1.20.7.KLDivLo

CTCLoss 在语音识别中，我们的数据集是音频文件和其对应的文本，不幸的是，音频文件和文本很难再单词的单位上对齐。除了语言识别，在OCR，机器翻译中，都存在类似的Sequence to Sequence结构，同样也需要在预处理操作时进行对齐，但是这种对齐有时候是非常困难的。如果不使用对齐而直接训练模型时，由于人的语速的不同，或者字符间距离的不同，导致模型很难收敛。 CTC(Connectio

损失函数总结（四）：NLLLoss、CTCLoss 1 引言2 损失函数2.1 NLLLoss2.2 CTCLoss 3 总结 1 引言 在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列损失函数 (L1Loss、MSELoss、BCELoss、CrossEntropyLoss)。在这篇文章中，会接着上文提到的众多损失函数继续进行介绍，给大家带来更多不常见的损失函数的介绍。这里放一张损失函数的