在 Torch 中添加自定义损失函数答案

【问题标题】：Add custom loss function in Torch在 Torch 中添加自定义损失函数
【发布时间】：2016-09-27 01:14:53
【问题描述】：

在 Torch 中实现自定义损失函数的必要步骤是什么？

看来您必须为 updateOutput 和 updateGradInput 编写一个实现。

就这些了吗？那么你基本上创建了一个新类：

local CustomCriterion, parent =   torch.class('CustomCriterion','nn.Criterion')

并实现以下两个功能：

function CustomCriterion:updateOutput(input, target)
function CustomCriterion:updateGradInput(input, target)

这是正确的，还是还有更多工作要做？

此外，对于提供的标准，这些函数是用 C 实现的，但我想 Lua 实现也可以工作，尽管可能会慢一点？

【问题讨论】：

标签： lua machine-learning torch loss

【解决方案1】：

我已经实现了表单的功能（在伪代码中）

--assuming input is partitioned in input_a,input_b
--         target is accordingly partitionend in target_a, target_b  
f(input)=MSE(input_a,target_a)+ custom_sutff(input_b,target_b)

就像你描述的那样好几次。所以，据我所知，我认为你的两个问题的答案都是肯定的。

基本上nn/MSECriterion.lua 和this 似乎支持这一点。

【讨论】：