PyTorchにおける損失関数とは何ですか？

PyTorchでは、損失関数はモデルの予測出力と実際のラベルとの差を測定するための関数です。ニューラルネットワークを訓練する際、損失関数の目標はモデルの予測エラーを最小化し、モデルが訓練データにより適合し、未知のデータで良好なパフォーマンスを発揮できるようにすることです。

PyTorch内包含多种损失函数，包括常用的交叉熵损失（CrossEntropyLoss）、均方误差损失（MSELoss）、以及二分类交叉熵损失（BCELoss）等。 用户可以根据自己的任务需求选择适合的损失函数进行模型训练。