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mindspore.nn.probability.bnn_layers.WithBNNLossCell
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.. py:class:: mindspore.nn.probability.bnn_layers.WithBNNLossCell(backbone, loss_fn, dnn_factor=1, bnn_factor=1)
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为 BNN 生成一个合适的 WithLossCell，用损失函数包裹贝叶斯网络。
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**参数：**
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- **backbone** (Cell) - 目标网络。
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- **loss_fn** (Cell) - 用于计算损失的损失函数。
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- **dnn_factor** (int, float) – backbone 的损失系数，由损失函数计算。默认值：1。
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- **bnn_factor** (int, float) - KL 损失系数，即贝叶斯层的 KL 散度。默认值：1。
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**输入：**
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- **data** (Tensor) - `data` 的 shape :math:`(N, \ldots)`。
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- **label** (Tensor) - `label` 的 shape :math:`(N, \ldots)`。
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**输出：**
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Tensor，任意 shape 的标量 Tensor。
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.. py:method:: backbone_network
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:property:
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返回骨干网。
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**返回：**
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Cell，骨干网。
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