折页损失函数代码实现

def hinge_loss(outputs, labels):"""折页损失计算1、针对每个样本上对不同分类的分数，选择不是该样本真实分类的分数与该样本真实分类的分数进行比较，如果该分数大于1，小于真实分类上的分数，则loss为02、反之，该样本的loss为该分数加1再减去该样本在真实分类上的分数3、对所有的样本都按照此方法进行计算得到每个样本的loss，然后将它们加在一起凑成总loss值，并除以样本数以求平均:param outputs: 大小为(N, num_classes):param labels: 大小为(N)   样本真实分类标签:return: 损失值"""num_labels = len(labels)corrects = outputs[range(num_labels), labels].unsqueeze(0).T# 最大间隔margin = 1.0margins = outputs - corrects + marginloss = torch.sum(torch.max(margins, 1)[0]) / len(labels)# # 正则化强度# reg = 1e-3# loss += reg * torch.sum(weight ** 2)return loss

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