Loss Functions的使用大概有两点：
1.可以计算我们实际输出和目标之间的差距；2.为我们更新输出提供一定的依据（反向传播）

我们可以通过loss来不断的训练神经网络，提高精度。

目录

一、理解Loss Functions

二、常用的函数

1.L1Loss

1.1 L1Loss的官方文档

1.2 L1Loss实例练习

2.MSELoss

2.1 MSELoss官方文档

2.2 MSELoss实例练习

3. CrossEntropyLoss

3.1 CrossEntropyLoss官方文档

3.2 CrossEntropyLoss实例练习

一、理解Loss Functions

Loss functions是用来干什么的呢。

比如我们考试的目标target是30，20，50.但是我们实际output才10，10，10.

这时候loss=（31-10）+（20-10）+（50-10）=70，

loss的意思就是target与output的差距，然后根据差距，来指导output去靠近target,

loss是越小越好的。

要根据loss去提高output，也就是通过loss来不断的训练，提高精度。

作用：
1.可以计算我们实际输出和目标之间的差距
2.为我们更新输出提供一定的依据（反向传播）

二、常用的函数

1.L1Loss

1.1 L1Loss的官方文档

torch.nn.L1Loss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean')

含义：创建一个标准，用于测量输入 xx 和目标 yy 中每个元素之间的平均绝对误差 (MAE)。

xx 和 yy 是任意形状的张量，每个都有 nn 个元素。

求和运算仍然对所有元素进行运算，并除以 nn。

如果设置 reduction = 'sum'，则可以避免除以 nn。

支持实值和复值输入。

计算公式：

Shape：
‌input：(*)(∗)，其中 *∗ 表示任意数量的维度。

target：(*)(*)，与输入的形状相同。

output：标量。 如果减少是“无”，则 (*)(*)，与输入的形状相同。

1.2 L1Loss实例练习

代码如下：

import torch
from torch.nn import L1Loss

input = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32)
target = torch.tensor([1, 2, 5], dtype=torch.float32)
L1loss = L1Loss()
output = L1loss(input, target)
print(output)

L1loss2 = L1Loss(reduction = 'sum')    #求和，不求平均值
output = L1loss2(input, target)
print(output)


输出结果：
tensor(0.6667)
tensor(2.)

2.MSELoss

2.1 MSELoss官方文档

torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean')

Creates a criterion that measures the mean squared error (squared L2 norm) between each element in the input xx and target yy.（平方差）

XX和YY是任意形状的张量，每个NN元素总计。

平均操作仍在所有元素上运行，并除以NN。

如果一个设置reduction='sum'，则可以避免NN的划分。

计算公式：

Shape：
input：（ *）（ *），其中 * *表示任何数量的尺寸。

target：（*）（*），与输入相同。

2.2 MSELoss实例练习

代码如下：

import torch
from torch.nn import L1Loss, MSELoss

input = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32)
target = torch.tensor([1, 2, 5], dtype=torch.float32)

#MSELoss的用法
mseloss = MSELoss()
output = mseloss(input, target)
print(output)

mseloss2 = MSELoss(reduction='sum')
output = mseloss2(input, target)
print(output)

输出结果：
tensor(1.3333)
tensor(4.)

3. CrossEntropyLoss

3.1 CrossEntropyLoss官方文档

torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, 
size_average=None,
 ignore_index=- 100, 
reduce=None, 
reduction='mean', 
label_smoothing=0.0)

This criterion computes the cross entropy loss between input and target.计算输入和目标之间的交叉熵损失。

It is useful when training a classification problem with C classes. If provided, the optional argument weight should be a 1D Tensor assigning weight to each of the classes. This is particularly useful when you have an unbalanced training s
 

计算公式：

 exp(x)表示的是e的x次方，x可以是一个函数

Shape:
Input: Shape (C)(C), (N, C)(N,C) or (N, C, d_1, d_2, ..., d_K)(N,C,d1​,d2​,...,dK​) with K geq 1K≥1 in the case of K-dimensional loss.

Target: If containing class indices, shape ()(), (N)(N) or (N, d_1, d_2, ..., d_K)(N,d1​,d2​,...,dK​) with K geq 1K≥1 in the case of K-dimensional loss where each value should be between [0, C)[0,C). If containing class probabilities, same shape as the input and each value should be between [0, 1][0,1].

Output: If reduction is ‘none’, same shape as the target. Otherwise, scalar.

3.2 CrossEntropyLoss实例练习

代码如下：

import torch
from torch import nn

x = torch.tensor([0.1, 0.2, 0.3])
y = torch.tensor([1])

x = torch.reshape(x, (1, 3))       #batch size为1，通道为3
loss_cross = nn.CrossEntropyLoss()
output = loss_cross(x, y)
print(output)

输出结果：
tensor(1.1019)


output=-0.2+ln(exp(0.1)+exp(0.2)+(exp(0.3)) = 1.1019