Pytorch学习（六）——

6.1 自定义损失函数

PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss…… 但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，比如DiceLoss，HuberLoss，SobolevLoss…… 这些Loss Function专门针对一些非通用的模型，PyTorch不能将他们全部添加到库中去，因此这些损失函数的实现则需要我们通过自定义损失函数来实现。另外，在科学研究中，我们往往会提出全新的损失函数来提升模型的表现，这时我们既无法使用PyTorch自带的损失函数，也没有相关的博客供参考，此时自己实现损失函数就显得更为重要了。

6.1.1 以函数方式定义

事实上，损失函数仅仅是一个函数而已，因此我们可以通过直接以函数定义的方式定义一个自己的函数，如下所示：

def my_loss(output, target):
    loss = torch.mean((output - target)**2)
    return loss
复制代码

6.1.2 以类方式定义

虽然以函数定义的方式很简单，但是以类方式定义更加常用，在以类方式定义损失函数时，我们如果看每一个损失函数的继承关系我们就可以发现Loss函数部分继承自_loss, 部分继承自_WeightedLoss, 而_WeightedLoss继承自_loss， _loss继承自 nn.Module。我们可以将其当作神经网络的一层来对待，同样地，我们的损失函数类就需要继承自nn.Module类，在下面的例子中我们以DiceLoss为例向大家讲述。

Dice Loss是一种在分割领域常见的损失函数，定义如下：