loss函数之MultiLabelSoftMarginLoss

MultiLabelSoftMarginLoss

不知道pytorch为什么起这个名字，看loss计算公式，并没有涉及到margin，有可能后面会实现。按照我的理解其实就是多标签交叉熵损失函数，验证之后也和BCEWithLogitsLoss的结果输出一致，使用的torch版本为1.5.0

例子：

import torch
import torch.nn.functional as F
import torch.nn as nn
import mathdef validate_MultiLabelSoftMarginLoss(input, target):val = 0for li_x, li_y in zip(input, target):for x, y in zip(li_x, li_y):norm_x = torch.sigmoid(x)loss_val = y * math.log(norm_x, math.e) + (1 - y) * math.log(1 - norm_x, math.e)val += -loss_valreturn val / input.nelement()loss = nn.MultiLabelSoftMarginLoss()
x = torch.FloatTensor([[0.1, 0.2, 0.4, 0.8]])
print(x.size())
y = torch.FloatTensor([[3, 0, -1, 1]])
print(y.size())
loss_val = loss(x, y)
print(loss_val.item())validate_loss = validate_MultiLabelSoftMarginLoss(x, y)
print(validate_loss.item())loss = torch.nn.BCEWithLogitsLoss()
ouput = torch.sigmoid(x)
loss_val = loss(x, y)
print(loss_val.item())

输出结果：

torch.Size([1, 4])
torch.Size([1, 4])
0.7316628694534302
0.7316628694534302
0.7316628694534302

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