PyTorch 损失函数可视化教程

PyTorch 损失函数是机器学习中用于衡量预测结果与真实值之间差异的关键组件。本教程将带您深入了解 PyTorch 中的损失函数，并通过可视化方式展示其作用。

什么是损失函数？

损失函数（Loss Function）是一种评估模型预测值与真实值之间差异的指标。在 PyTorch 中，损失函数可以帮助我们训练模型，使其能够更好地拟合数据。

常见的损失函数

以下是一些常见的 PyTorch 损失函数：

• 均方误差损失函数 (MSE): 用于回归任务，衡量预测值与真实值之间平方差的平均值。
• 交叉熵损失函数 (CrossEntropyLoss): 用于分类任务，衡量预测概率分布与真实标签之间的差异。
• 二元交叉熵损失函数 (BCELoss): 用于二分类问题，衡量预测概率与真实标签之间的差异。

损失函数可视化

为了更好地理解损失函数，我们可以通过可视化其变化来观察模型在训练过程中的表现。

损失函数可视化

更多资源

想要深入了解 PyTorch 损失函数，可以参考以下教程：

• PyTorch 官方文档 - 损失函数

希望这个教程能帮助您更好地理解 PyTorch 中的损失函数！🌟