在三维输入Tensor(N, C, d)的情况下,torch.nn.CrossEntropyLoss()在第二个维度,也就是维度C上求CE损失,最后得到的损失输出为Tensor(N, d)。 但通常我们的惯性思维是,一维是Tensor(C),二维是Tensor(N, C),那三维自然应该是Tensor(d, N, C),这样输入CE函数后得到的loss形状为Tensor(d, N)。但是在torc...
铰链损失(Hinge Loss):主要用于支持向量机(SVM) 中; 互熵损失 (Cross Entropy Loss,Softmax Loss ):用于Logistic 回归与Softmax 分类中; 平方损失(Square Loss):主要是最小二乘法(OLS)中; 指数损失(Exponential Loss) :主要用于Adaboost 集成学习算法中; 函数图像如下: 一、 0-1损失函数(Zero-one loss) 0...