pytorch loss及其梯度

目录

• 1.loss的种类
• • [1.1 MSE](#1.1 MSE)
  • [1.2 MSE推导](#1.2 MSE推导)
  • [1.3 autograd.grad](#1.3 autograd.grad)
  • [1.4 loss.backward](#1.4 loss.backward)
• [2. Softmax](#2. Softmax)
• • [2.1 softmax推导](#2.1 softmax推导)

1.loss的种类

常见两种一种是均方差，一种是交叉熵

1.1 MSE

1.2 MSE推导

1.3 autograd.grad

1.4 loss.backward

注意：autograd.grad直接返回梯度，而backward梯度保存再w.grad中

2. Softmax

softmax函数范围是0,1所有分类概率和等于1，softmax的特性是使概率大的更大，概率小的更小。

2.1 softmax推导

• i=j
  
• i/=j
  
• 。总结
  
• 应用