最全的損失函數(shù)匯總
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作者：mingo_敏
鏈接：https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85019768
tensorflow和pytorch很多都是相似的，這里以pytorch為例。
1. L1范數(shù)損失 L1Loss
torch.nn.L1Loss(reduction='mean')reduction-三個(gè)值，none: 不使用約簡(jiǎn)；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。默認(rèn)：mean。
torch.nn.MSELoss(reduction='mean')reduction-三個(gè)值，none: 不使用約簡(jiǎn)；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。默認(rèn)：mean。
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,ignore_index=-100, reduction='mean')weight (Tensor, optional) – 自定義的每個(gè)類別的權(quán)重. 必須是一個(gè)長(zhǎng)度為 C 的 Tensor ignore_index (int, optional) – 設(shè)置一個(gè)目標(biāo)值, 該目標(biāo)值會(huì)被忽略, 從而不會(huì)影響到 輸入的梯度。 reduction-三個(gè)值，none: 不使用約簡(jiǎn)；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。默認(rèn)：mean。
torch.nn.KLDivLoss(reduction='mean')reduction-三個(gè)值，none: 不使用約簡(jiǎn)；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。默認(rèn)：mean。
torch.nn.BCELoss(weight=None, reduction='mean')weight (Tensor, optional) – 自定義的每個(gè) batch 元素的 loss 的權(quán)重. 必須是一個(gè)長(zhǎng)度為 “nbatch” 的 的 Tensor
torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, reduction='mean', pos_weight=None)weight (Tensor, optional) – 自定義的每個(gè) batch 元素的 loss 的權(quán)重. 必須是一個(gè)長(zhǎng)度 為 “nbatch” 的 Tensor
7 MarginRankingLoss
torch.nn.MarginRankingLoss(margin=0.0, reduction='mean')
參數(shù)：
margin:默認(rèn)值0
8 HingeEmbeddingLoss
torch.nn.HingeEmbeddingLoss(margin=1.0, reduction='mean')
參數(shù)：
margin:默認(rèn)值1
9 多標(biāo)簽分類損失 MultiLabelMarginLoss
torch.nn.MultiLabelMarginLoss(reduction='mean')
10 平滑版L1損失 SmoothL1Loss
torch.nn.SmoothL1Loss(reduction='mean')
其中
11 2分類的logistic損失 SoftMarginLoss
torch.nn.SoftMarginLoss(reduction='mean')
12 多標(biāo)簽 one-versus-all 損失 MultiLabelSoftMarginLoss
torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, reduction='mean')
13 cosine 損失 CosineEmbeddingLoss
torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=0.0, reduction='mean')
參數(shù)：
margin:默認(rèn)值0
14 多類別分類的hinge損失 MultiMarginLoss
torch.nn.MultiMarginLoss(p=1, margin=1.0, weight=None, reduction='mean')
參數(shù)：
p=1或者2 默認(rèn)值：1
margin:默認(rèn)值1
15 三元組損失 TripletMarginLoss
torch.nn.TripletMarginLoss(margin=1.0, p=2.0, eps=1e-06, swap=False, reduction='mean'
其中：
torch.nn.CTCLoss(blank=0, reduction='mean')reduction-三個(gè)值，none: 不使用約簡(jiǎn)；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。默認(rèn)：mean。
torch.nn.NLLLoss(weight=None, ignore_index=-100, reduction='mean')weight (Tensor, optional) – 自定義的每個(gè)類別的權(quán)重. 必須是一個(gè)長(zhǎng)度為 C 的 Tensor ignore_index (int, optional) – 設(shè)置一個(gè)目標(biāo)值, 該目標(biāo)值會(huì)被忽略, 從而不會(huì)影響到 輸入的梯度.
torch.nn.NLLLoss2d(weight=None, ignore_index=-100, reduction='mean')weight (Tensor, optional) – 自定義的每個(gè)類別的權(quán)重. 必須是一個(gè)長(zhǎng)度為 C 的 Tensor reduction-三個(gè)值，none: 不使用約簡(jiǎn)；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。默認(rèn)：mean。
torch.nn.PoissonNLLLoss(log_input=True, full=False, eps=1e-08, reduction='mean')好消息！
小白學(xué)視覺(jué)知識(shí)星球
開(kāi)始面向外開(kāi)放啦??????
下載1：OpenCV-Contrib擴(kuò)展模塊中文版教程 在「小白學(xué)視覺(jué)」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：擴(kuò)展模塊中文教程，即可下載全網(wǎng)第一份OpenCV擴(kuò)展模塊教程中文版，涵蓋擴(kuò)展模塊安裝、SFM算法、立體視覺(jué)、目標(biāo)跟蹤、生物視覺(jué)、超分辨率處理等二十多章內(nèi)容。 下載2：Python視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目52講 在「小白學(xué)視覺(jué)」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：Python視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，即可下載包括圖像分割、口罩檢測(cè)、車(chē)道線檢測(cè)、車(chē)輛計(jì)數(shù)、添加眼線、車(chē)牌識(shí)別、字符識(shí)別、情緒檢測(cè)、文本內(nèi)容提取、面部識(shí)別等31個(gè)視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，助力快速學(xué)校計(jì)算機(jī)視覺(jué)。 下載3：OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講 在「小白學(xué)視覺(jué)」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講，即可下載含有20個(gè)基于OpenCV實(shí)現(xiàn)20個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)OpenCV學(xué)習(xí)進(jìn)階。 交流群
歡迎加入公眾號(hào)讀者群一起和同行交流，目前有SLAM、三維視覺(jué)、傳感器、自動(dòng)駕駛、計(jì)算攝影、檢測(cè)、分割、識(shí)別、醫(yī)學(xué)影像、GAN、算法競(jìng)賽等微信群（以后會(huì)逐漸細(xì)分），請(qǐng)掃描下面微信號(hào)加群，備注：”昵稱+學(xué)校/公司+研究方向“，例如：”張三 + 上海交大 + 視覺(jué)SLAM“。請(qǐng)按照格式備注，否則不予通過(guò)。添加成功后會(huì)根據(jù)研究方向邀請(qǐng)進(jìn)入相關(guān)微信群。請(qǐng)勿在群內(nèi)發(fā)送廣告，否則會(huì)請(qǐng)出群，謝謝理解~
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