deep-learning

词向量


19种损失函数

L1范数损失 L1Loss

计算 output 和 target 之差的绝对值。

均方误差损失 MSELoss

计算 output 和 target 之差的均方差。

交叉熵损失 CrossEntropyLoss

KL 散度损失 KLDivLoss

二进制交叉熵损失 BCELoss

BCEWithLogitsLoss

MarginRankingLoss

HingeEmbeddingLoss

多标签分类损失 MultiLabelMarginLoss

平滑版L1损失 SmoothL1Loss

2分类的logistic损失 SoftMarginLoss

大专栏   deep-learningckquote>

多标签 one-versus-all 损失 MultiLabelSoftMarginLoss

cosine 损失 CosineEmbeddingLoss

多类别分类的hinge损失 MultiMarginLoss

三元组损失 TripletMarginLoss

连接时序分类损失 CTCLoss

负对数似然损失 NLLLoss

NLLLoss2d

PoissonNLLLoss


Reference:

  1. Deep Learning in NLP (一)词向量和语言模型
  2. 十九种损失函数,你认识几个?

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转载自www.cnblogs.com/liuzhongrong/p/12390510.html