我读过一篇关于消极学习的论文：https ://arxiv.org/abs/1908.07387 。这个想法是，您不仅可以通过告诉样本的标签是什么来训练网络，还可以通过告诉它肯定不是什么来训练网络。我们称后者为“负面”标签。

该论文的摘录说（顶部公式用于通常的“正”标签损失（PL），底部 - 用于“负”标签损失（NL）：

我有一个问题，“负面”标签收集比标记每个样本要容易得多。所以很想使用它。

在pytorch中是否有这种损失函数的实现？还是我应该编写自定义损失层代码？如果是这样，我该怎么做？