基类定义
pytorch损失类也是模块的派生，损失类的基类是_Loss,定义如下
class _Loss(Module): def __init__(self, size_average=None, reduce=None, reduction='elementwise_mean'): super(_Loss, self).__init__() if size_average is not None or reduce is not None: self.reduction = _Reduction.legacy_get_string(size_average, reduce) else: self.reduction = reduction
看这个类，有两点我们知道：
损失类是模块
不改变forward函数，但是具备执行功能
还有其他模块的性质
子类介绍
从_Loss派生的类有
| 名称 | 说明 | 公式 |
|---|---|---|
| _WeightedLoss | 这个类只是申请了一个权重空间，功能和_Loss一样 | |
| L1Loss | X、Y可以是任意形状的输入，X与Y的 shape相同 | |
| PoissonNLLLoss | 适合多目标分类 | |
| KLDivLoss | 适用于连续分布的距离计算 | |
| MSELoss | 均方差 | |
| BCEWithLogitsLoss | 多目标不需要经过sigmoid | |
| HingeEmbeddingLoss | Y中的元素只能为1或-1 适用于学习非线性embedding、半监督学习。用于计算两个输入是否相似 | |
| MultiLabelMarginLoss | 适用于多目标分类 | |
| SmoothL1Loss | ||
| SoftMarginLoss | ||
| CosineEmbeddingLoss | ||
| MarginRankingLoss | ||
| TripletMarginLoss |
从_WeightedLoss继续派生的函数有
| 名称 | 说明 | |
|---|---|---|
| NLLLoss | ||
| BCELoss | ||
| CrossEntropyLoss | ||
| MultiLabelSoftMarginLoss | ||
| MultiMarginLoss |
作者：readilen
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