PyTorch 损失函数教程
损失函数是机器学习模型中非常重要的部分，它用于评估模型预测值与真实值之间的差异。本教程将详细介绍 PyTorch 中常用的损失函数。
常用损失函数
均方误差损失（Mean Squared Error, MSE） MSE 损失函数计算预测值和真实值之间差的平方的平均值。
交叉熵损失（Cross-Entropy Loss） 交叉熵损失函数常用于分类问题，它衡量了预测概率分布与真实分布之间的差异。
二元交叉熵损失（Binary Cross-Entropy Loss） 二元交叉熵损失函数是交叉熵损失函数的特例，用于二分类问题。
Hinge Loss Hinge Loss 常用于支持向量机（SVM）中，用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。
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