Hugging Face Transformers库Trainer微调BERT默认损失函数是什么

不重写compute_loss方法时，Trainer类本身没有硬编码固定的损失函数，实际使用的损失完全由你加载的带任务头的预训练模型决定，针对BERT情感分类微调的常见场景，默认损失规则如下：

• 常规单标签情感分类（比如正负二分类、正/中/负三分类，标签为0到N的整数类别ID）：只要你是用AutoModelForSequenceClassification加载BERT、且初始化模型时传对了对应分类数的num_labels参数，默认用的就是你提到的类别交叉熵（Categorical CrossEntropy），对应PyTorch的nn.CrossEntropyLoss，这也是绝大多数人做情感分类微调时的默认配置。
• 多标签情感分类（单条文本可以同时属于多个情感类别，比如同时带“愤怒”“不满”两个标签）：需要在加载模型时传入problem_type="multi_label_classification"参数，此时默认用的是带logits计算的二值交叉熵，对应PyTorch的nn.BCEWithLogitsLoss。
• 特殊配置场景：如果加载序列分类模型时设置num_labels=1，模型会默认按回归任务处理，使用均方误差损失nn.MSELoss，这种配置基本不会用在普通情感分类任务里。

补充说明：Trainer默认的损失计算逻辑非常简单，就是直接取模型forward方法返回结果里的loss字段作为训练损失，不会额外叠加其他损失项。如果你用的是不带分类头的基础BERT模型（比如AutoModel），或者自己写的自定义模型forward方法没有返回loss字段，直接跑Trainer会直接报错，这种情况就必须重写compute_loss方法自己定义损失计算逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者starklikos