PyTorch 损失函数与优化器教程

PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了丰富的损失函数和优化器来训练模型。以下是关于 PyTorch 损失函数和优化器的一些基本教程。

损失函数

损失函数是衡量预测值与真实值之间差异的指标。在 PyTorch 中，以下是一些常用的损失函数：

• 均方误差 (MSE): 用于回归问题。
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• 交叉熵损失 (Cross Entropy Loss): 用于分类问题。
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• 二元交叉熵损失 (Binary Cross Entropy Loss): 用于二分类问题。
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优化器

优化器用于更新模型参数，以最小化损失函数。以下是一些常用的优化器：

• 随机梯度下降 (SGD): 最基本的优化器。
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• Adam: 结合了 SGD 和 RMSprop 的优点。
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• RMSprop: 使用均方根梯度来更新参数。
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更多信息

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