cross_entropy_loss log_softmax 和 nll_loss 经常组合使用,常见于各种分类算法。 cross_entropy_loss 底层实际也是调用的 log_softmax 和 nll_loss。该算子一步到位的将 softmax、log 及 nll 操作全部完成。 b = torch.Tensor([ [1, 2], [0.5, 3], [0.9, 4] ]) loss = nn.CrossEntropyLoss() l1...
HingeLoss主要用于SVM二分类，在SVM中用于多分类的话，通常是通过one vs one或者one vs all或者推广Hing...
各有好坏，很难对比。Hinge-Loss以triplet loss为代表，可以解决不确定类的情况，确定是训练稍微慢一些，...
Hinge loss，单层的就是svm If 我没记错？
各有好坏，很难对比。Hinge-Loss以triplet loss为代表，可以解决不确定类的情况，确定是训练稍微慢一些，...
CE使输出的概率两极分化，hinge loss可以说由margin控制两极化的程度
hinge loss关注类别难以区分的部分样本；cross entropy关注全局所有样本，尽可能提高各样本所对应正确类别的...