基于pytorch来讲

MSELoss（）多用于回归问题，也可以用于one_hotted编码形式，

CrossEntropyLoss()名字为交叉熵损失函数，不用于one_hotted编码形式

MSELoss（）要求batch_x与batch_y的tensor都是FloatTensor类型

CrossEntropyLoss（）要求batch_x为Float，batch_y为LongTensor类型

（1）CrossEntropyLoss（） 举例说明：

比如二分类问题，最后一层输出的为2个值，比如下面的代码：

class CNN (nn.Module ) : def __init__ ( self , hidden_size1 , output_size , dropout_p) : super ( CNN , self ).__init__ ( ) self.hidden_size1 = hidden_size1 self.output_size = output_size self.dropout_p = dropout_p self.conv1 = nn.Conv1d ( 1,8,3,padding =1) self.fc1 = nn.Linear (8*500, self.hidden_size1 ) self.out = nn.Linear (self.hidden_size1,self.output_size ) def forward ( self , encoder_outputs ) : cnn_out = F.max_pool1d ( F.relu (self.conv1(encoder_outputs)),2) cnn_out = F.dropout ( cnn_out ,self.dropout_p) #加一个dropout cnn_out = cnn_out.view (-1,8*500) output_1 = torch.tanh ( self.fc1 ( cnn_out ) ) output = self.out ( ouput_1) return output

最后的输出结果为：

上面一个tensor为output结果，下面为target，没有使用one_hotted编码。

训练过程如下：

cnn_optimizer = torch.optim.SGD(cnn.parameters(),learning_rate,momentum=0.9,\ weight_decay=1e-5)criterion = nn.CrossEntropyLoss() def train ( input_variable , target_variable , cnn , cnn_optimizer , criterion ) : cnn_output = cnn( input_variable ) print(cnn_output) print(target_variable) loss = criterion ( cnn_output , target_variable) cnn_optimizer.zero_grad () loss.backward( ) cnn_optimizer.step( ) #print('loss: ',loss.item()) return loss.item() #返回损失

说明CrossEntropyLoss()是output两位为one_hotted编码形式，但target不是one_hotted编码形式。

（2）MSELoss（） 举例说明：

网络结构不变，但是标签是one_hotted编码形式。下面的图仅做说明，网络结构不太对，出来的预测也不太对。

如果target不是one_hotted编码形式会报错，报的错误如下。

目前自己理解的两者的区别，就是这样的，至于多分类问题是不是也是样的有待考察。

以上这篇基于MSELoss()与CrossEntropyLoss()的区别详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。