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

在PyTorch中进行二分类，有三种主要的全连接层，激活函数和loss function组合的方法，分别是：torch.nn.Linear+torch.sigmoid+torch.nn.BCELoss，torch.nn.Linear+BCEWithLogitsLoss，和torch.nn.Linear（输出维度为2）+torch.nn.CrossEntropyLoss，BCEWithLogitsL

[转载]用数据说话  Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss https://www.cnblogs.com/jiading/p/11979391.html   NLL_Loss & CrossEntropyLoss（交叉熵） https://blog.csdn.net/Tabbyddd/article/details/106101759     PyTo

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