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pytorch中常用的损失函数用法说明

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在机器学习中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，不同的场景运用的损失函数也不相同，今天小编就带来了pytorch中常用的一些损失函数及其用法说明，赶快收藏起来吧。

1. pytorch中常用的损失函数列举

pytorch中的nn模块提供了很多可以直接使用的loss函数, 比如MSELoss(), CrossEntropyLoss(), NLLLoss() 等

官方链接: https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/nn/modules/loss.html

pytorch中常用的损失函数
损失函数	名称	适用场景
torch.nn.MSELoss()	均方误差损失	回归
torch.nn.L1Loss()	平均绝对值误差损失	回归
torch.nn.CrossEntropyLoss()	交叉熵损失	多分类
torch.nn.NLLLoss()	负对数似然函数损失	多分类
torch.nn.NLLLoss2d()	图片负对数似然函数损失	图像分割
torch.nn.KLDivLoss()	KL散度损失	回归
torch.nn.BCELoss()	二分类交叉熵损失	二分类
torch.nn.MarginRankingLoss()	评价相似度的损失
torch.nn.MultiLabelMarginLoss()	多标签分类的损失	多标签分类
torch.nn.SmoothL1Loss()	平滑的L1损失	回归
torch.nn.SoftMarginLoss()	多标签二分类问题的损失	多标签二分类

2. 比较CrossEntropyLoss() 和NLLLoss()

(1). CrossEntropyLoss():

torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,   # 1D张量,含n个元素,分别代表n类的权重,样本不均衡时常用
                          size_average=None, 
                          ignore_index=-100, 
                          reduce=None, 
                          reduction='mean' )

参数:

weight: 1D张量,含n个元素,分别代表n类的权重,样本不均衡时常用, 默认为None.

计算公式:

weight = None时:

weight ≠ None时:

输入:

output: 网络未加softmax的输出

target: label值(0,1,2 不是one-hot)

代码:

loss_func = CrossEntropyLoss(weight=torch.from_numpy(np.array([0.03,0.05,0.19,0.26,0.47])).float().to(device) ,size_average=True)
loss = loss_func(output, target)

(2). NLLLoss():

torch.nn.NLLLoss(weight=None, 
                size_average=None, 
                ignore_index=-100,
                reduce=None, 
                reduction='mean')

输入:

output: 网络在logsoftmax后的输出

target: label值(0,1,2 不是one-hot)

代码:

loss_func = NLLLoss(weight=torch.from_numpy(np.array([0.03,0.05,0.19,0.26,0.47])).float().to(device) ,size_average=True)
loss = loss_func(output, target)

(3). 二者总结比较:

总之, CrossEntropyLoss() = softmax + log + NLLLoss() = log_softmax + NLLLoss(), 具体等价应用如下:

####################---CrossEntropyLoss()---#######################
 
loss_func = CrossEntropyLoss()
loss = loss_func(output, target)
 
####################---Softmax+log+NLLLoss()---####################
 
self.softmax = nn.Softmax(dim = -1)
 
x = self.softmax(x)
output = torch.log(x)
 
loss_func = NLLLoss()
loss = loss_func(output, target)
 
####################---LogSoftmax+NLLLoss()---######################
 
self.log_softmax = nn.LogSoftmax(dim = -1)
 
output = self.log_softmax(x)
 
loss_func = NLLLoss()
loss = loss_func(output, target)

补充：常用损失函数用法小结之Pytorch框架

在用深度学习做图像处理的时候，常用到的损失函数无非有四五种，为了方便Pytorch使用者，所以简要做以下总结