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Optimization pytorch中有序多重分类的损失函数

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我是DNN和pytorch的初学者。 我正在处理一个多重分类问题，其中我的标签被编码成一个单色向量，比如维度
D
。 为此，我使用了CrossEntropyLoss。但是现在我想修改或改变这样的标准，以惩罚与实际值相差很远的值，比如说分类4而不是5比2而不是5好

Pytorch中是否已经内置了实现此行为的函数？否则，我如何修改CrossEntropyLoss来实现它？

这可能会对您有所帮助。这是一个有序回归：

这听起来像是回归问题……不是吗？已经回答：可能是重复的