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
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