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，在一些算法实现中，研究者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。

经过本节的学习，你将收获：

• 掌握如何自定义损失函数

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

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：

实现代码如下：

class DiceLoss(nn.Module):
    def __init__(self,weight=None,size_average=True):
        super(DiceLoss,self).__init__()
        
    def forward(self,inputs,targets,smooth=1):
        inputs = F.sigmoid(inputs)       
        inputs = inputs.view(-1)
        targets = targets.view(-1)
        intersection = (inputs * targets).sum()                   
        dice = (2.*intersection + smooth)/(inputs.sum() + targets.sum() + smooth)  
        return 1 - dice

# 使用方法    
criterion = DiceLoss()
loss = criterion(input,targets)

除此之外，常见的损失函数还有BCE-Dice Loss，Jaccard/Intersection over Union (IoU) Loss，Focal Loss…

class DiceBCELoss(nn.Module):
    def __init__(self, weight=None, size_average=True):
        super(DiceBCELoss, self).__init__()

    def forward(self, inputs, targets, smooth=1):
        inputs = F.sigmoid(inputs)       
        inputs = inputs.view(-1)
        targets = targets.view(-1)
        intersection = (inputs * targets).sum()                     
        dice_loss = 1 - (2.*intersection + smooth)/(inputs.sum() + targets.sum() + smooth)  
        BCE = F.binary_cross_entropy(inputs, targets, reduction='mean')
        Dice_BCE = BCE + dice_loss
        
        return Dice_BCE
class IoULoss(nn.Module):
    def __init__(self, weight=None, size_average=True):
        super(IoULoss, self).__init__()

    def forward(self, inputs, targets, smooth=1):
        inputs = F.sigmoid(inputs)       
        inputs = inputs.view(-1)
        targets = targets.view(-1)
        intersection = (inputs * targets).sum()
        total = (inputs + targets).sum()
        union = total - intersection 
        
        IoU = (intersection + smooth)/(union + smooth)
                
        return 1 - IoU
ALPHA = 0.8
GAMMA = 2

class FocalLoss(nn.Module):
    def __init__(self, weight=None, size_average=True):
        super(FocalLoss, self).__init__()

    def forward(self, inputs, targets, alpha=ALPHA, gamma=GAMMA, smooth=1):
        inputs = F.sigmoid(inputs)       
        inputs = inputs.view(-1)
        targets = targets.view(-1)
        BCE = F.binary_cross_entropy(inputs, targets, reduction='mean')
        BCE_EXP = torch.exp(-BCE)
        focal_loss = alpha * (1-BCE_EXP)**gamma * BCE
                       
        return focal_loss
# 更多的可以参考链接1

注：

在自定义损失函数时，涉及到数学运算时，我们最好全程使用PyTorch提供的张量计算接口，这样就不需要我们实现自动求导功能并且我们可以直接调用cuda，使用numpy或者scipy的数学运算时，操作会有些麻烦，大家可以自己下去进行探索。关于PyTorch使用Class定义损失函数的原因，可以参考PyTorch的讨论区（链接6）

本节参考

【1】https://www.kaggle.com/bigironsphere/loss-function-library-keras-pytorch/notebook
【2】https://www.zhihu.com/question/66988664/answer/247952270
【3】https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/84103834
【4】https://zj-image-processing.readthedocs.io/zh_CN/latest/pytorch/自定义损失函数/
【5】https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/95165265
【6】https://discuss.pytorch.org/t/should-i-define-my-custom-loss-function-as-a-class/89468

原文链接：[6.1 自定义损失函数 — 深入浅出PyTorch (datawhalechina.github.io)](https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/第六章/6.1 自定义损失函数.html)