损失函数介绍

1、nn.L1Loss

功能：计算inputs与target之间的绝对值

2、nn.MSELoss

功能：计算inputs与target之差的平方
主要参数：
reduction：计算模式，可为none/sum/mean（none：逐个元素进行计算，sum：所有元素求和，返回标量，mean：加权平均，返回标量）

3、nn.SmoothL1Loss

功能：平滑的L1Loss
主要参数：
reduction：计算模式，可为none/sum/mean（none：逐个元素进行计算，sum：所有元素求和，返回标量，mean：加权平均，返回标量）
好处：通过平滑可以减轻离群点带来的影响

4、nn.PossionNLLLoss

功能：泊松分布的负对数似然损失函数
主要参数：
log_input：输入是否为对数形式，决定计算公式
full：计算所有loss。默认为false
eps：修正项，避免input为nan（是一个非常小的数）

5、nn.KLDivLoss

功能：计算KLD，KL散度，相对熵
注意事项：需提前将输入计算的log-probabilities通过nn.logsoftmax()
主要参数：
reduction：计算模式，可为none/sum/mean/batchmean（none：逐个元素进行计算，sum：所有元素求和，返回标量，mean：加权平均，返回标量，batchmean：维度平均值）

6、nn.MarginRankingLoss

功能：计算两个向量之间的相似度，用于排序任务
特别说明：该方法计算两组数据之间的差异，返回一个n*n的loss矩阵
主要参数：
margin：边界值，x1与x2之间的差异
reduction：计算模式，可为none/sum/mean

7、nn.MultiLabelMarginLoss

功能：多标签边界损失函数，适用于一张图片属于多个类别的分类任务
主要参数：
reduction：计算模式，可为none/sum/mean

8、nn.SoftMarginLoss

功能：计算二分类的logistic损失
主要参数：
reduction：计算模式，可为none/sum/mean

9、nn.MultiLabelSoftMarginLoss

功能：SoftMarginLoss多标签版本
主要参数：
weight：各类别的loss设置权值
reduction：计算模式，可为none/sum/mean

10、nn.MultiMarginLoss

功能：计算多分类折页损失
主要参数：
reduction：计算模式，可为none/sum/mean
p：可选1或2
weight：各类别的loss设置权值
margin：边界值

11、nn.TripletMarginLoss

功能：计算三元组损失，人脸验证中经常使用
主要参数：
reduction：计算模式，可为none/sum/mean
p：可选1或2
margin：边界值

12、nn.HingeEmbeddingLoss

功能：计算两个输入的相似性，常用于非线性embedding（嵌入学习）和半监督学习
特别注意：输入x应为两个输入之差的绝对值
主要参数：
reduction：计算模式，可为none/sum/mean
margin：边界值

13、nn.CosineEmbeddingLoss

功能：采用余弦相似度计算两个输入的相似性
主要参数：
reduction：计算模式，可为none/sum/mean
margin：边界值，可取【-1,1】，推荐为【0,0.5】

14、nn.CTCLoss

功能：计算CTC损失，解决时序类数据的分类
主要参数：
blank：blank label
zero_infinity：无穷大的值或梯度置0
reduction：计算模式，可为none/sum/mean