Loss函数说明

nn.L1Loss

举例

$$ modelResult:[1,2,3]\newline target:[1,2,5]\newline mean模式：L1Loss=(|1-1| + |2-2| + |3-5|)/3\newline sum模式：：L1Loss=|1-1| + |2-2| + |3-5| $$

nn.MSELoss

举例

$$ modelResult:[1,2,3]\newline target:[1,2,5]\newline MSELoss=((1-1)^2 + (2-2)^2 + (3-5)^2)/3\newline $$

nn.CrossEntropyLoss

举例

将输入图片分为三个类别$[person,dog,cat]$ $$ modelResult:[0.1,0.2,0.3]\newline target:dog $$ 模型结果的意思是当前输入经过模型预测后，是$person$的概率为$0.1$，是$dog$的概率是$0.2$，是$cat$的概率是$0.3$ $$ CrossEntropyLoss=-0.2+log(exp(0.1)+exp(0.2)+exp(0.3)) $$

用途

解决分类问题