Я новичок с DNN и pytorch.Я имею дело с проблемой мультиклассификации, когда моя метка закодирована в однонаправленном векторе, скажем, размерности D.Для этого я использую CrossEntropyLoss.Однако теперь я хочу изменить или изменить такой критерий, чтобы оштрафовать значение, удаленное от фактического, скажем, классифицировать 4 вместо 5 лучше, чем 2 вместо 5.
Есть ли функция, уже встроенная вPytorch, которые реализуют это поведение?В противном случае, как я могу изменить CrossEntropyLoss для достижения этого?