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mindspore.nn.SoftMarginLoss
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.. py:class:: mindspore.nn.SoftMarginLoss(reduction='mean')
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针对二分类问题的损失函数。
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SoftMarginLoss用于计算输入Tensor :math:`x` 和目标值Tensor :math:`y` （包含1或-1）的二分类损失值。
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.. math::
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\text{loss}(x, y) = \sum_i \frac{\log(1 + \exp(-y[i]*x[i]))}{\text{x.nelement}()}
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:math:`x.nelement()` 代表 `x` 中元素的个数。
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**参数：**
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- **reduction** (str) - 指定应用于输出结果的计算方式。取值为"mean"，"sum"，或"none"。默认值："mean"。
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**输入：**
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- **logits** (Tensor) - 预测值，数据类型为float16或float32。
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- **labels** (Tensor) - 目标值，数据类型和shape与 `logits` 的相同。
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**输出：**
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Tensor或Scalar，如果 `reduction` 为"none"，其shape与 `logits` 相同。否则，将返回Scalar。
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**异常：**
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- **TypeError** - `logits` 或 `labels` 不是Tensor。
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- **TypeError** - `logits` 或 `labels` 的数据类型既不是float16也不是float32。
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- **ValueError** - `logits` 的shape与 `labels` 不同。
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- **ValueError** - `reduction` 不为"mean"，"sum"，或"none"。 |