技术背景 损失函数是机器学习中直接决定训练结果好坏的一个模块,该函数用于定义计算出来的结果或者是神经网络给出的推测结论与正确结果的偏差程度,偏差的越多,就表明对应的参数越差.而损失函数的另一个重要性在于会影响到优化函数的收敛性,如果损失函数的指数定义的太高,稍有参数波动就导致结果的巨大波动的话,那么训练和优化就很难收敛.一般我们常用的损失函数是MSE(均方误差)和MAE(平均标准差)等.那么这里我们尝试在MindSpore中去自定义一些损失函数,可用于适应自己的特殊场景. MindSpore内置