Chu*_*lhu 5 optimization neural-network pytorch loss-function
我是 DNN 和 pytorch 的初学者。我正在处理一个多分类问题，其中我的标签被编码为一个单热向量，比如维度D。为此，我使用了 CrossEntropyLoss。但是现在我想修改或更改这样的标准，以惩罚与实际值相距甚远的值，例如分类 4 而不是 5 比分类 2 而不是 5。
Pytorch 中是否已经内置了一个函数来实现这种行为？否则我如何修改 CrossEntropyLoss 来实现它？
这可以帮助你。这是一个 PyTorch 实现序数回归： https://www.ethanrosenthal.com/2018/12/06/spacecutter-ordinal-regression/
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