pytorch关注auc的损失
Posted
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了pytorch关注auc的损失相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 损失函数：衡量模型输出与真实标签之间的差异。与损失函数有关的还有代价函数和目标函数。损失函数（Loss Function）：计算一个样本的差异， L o s s = f ( y ^ , y ) Loss=f\left ( \haty,y \right ) Loss=f(
y
^
,y)
代价函数（Cost Function）：计算整个训练集loss的一个平均值， c o s t = 1 N ∑ i N f ( y ^ , y ) cos t= \frac1N\sum_i^Nf\left ( \haty,y \right ) cost=
N
1
∑
i
N
f(
y
^
,y)
目标函数（Objective Function）：衡量模型的整体拟合程度，过拟合和欠拟合，obj = cost + Regularization
所以在衡量模型的输出和真实标签之间的差异时的损失函数其实是指代价函数，下面看一下pytorch中的损失函数：
以上是关于pytorch关注auc的损失的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章