图像分类任务为什么用CEE不用MSE？

我们想衡量模型输出a和label y的逼近程度，其实这两个Loss都可以。但是为什么Logistic Regression采用的是交叉熵作为损失函数呢？看下这两个Loss function对w的导数，也就是SGD梯度下降时，w的梯度。

sigmoid导函数的取值范围？

F.cross_entropy()

F.nll_entropy()

nn.MSELoss()

MSELoss损失函数中文名字就是：均方损失函数，公式如下所示：

这里 loss, x, y 的维度是一样的，可以是向量或者矩阵，i 是下标。

很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。

一般的使用格式如下所示：

loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduce=True, size_average=True)

　这里注意一下两个入参：

　　Ａ reduce = False，返回向量形式的 loss　

　　Ｂ　reduce = True，返回标量形式的loss

C size_average = True，返回 loss.mean();

　　D 如果 size_average = False，返回 loss.sum()

默认情况下：两个参数都为True．

nn.CrossEntropyLoss

nn.NLLLoss

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