train_loss.append(loss.item())# 存储损失值 if batch_idx % 10==0: # 每隔10个batch打印一下 print(epoch, batch_idx, loss.item())#第几个大循环(一共3个), 第多少批次eg:10 20 30 , loss显示 # step4:画出训练过程的loss曲线 plot_curve(train_loss) # we get optimal [w1, b1, w2, b...
pytorch f.nll_loss用法 torch.nn.functional.nll_loss是一个损失函数,用于计算负对数似然损失。 它的用法如下: python loss = nn.functional.nll_loss(input, target, weight=None, ignore_index=-100, reduction='mean') 参数说明: - input:模型的输出,大小为(N,C)。通常是通过模型进行分类得到的结果。 -...
L1损失(MAE)-nn.L1loss L2损失 平滑L1损失-nn.SmoothL1Loss 负对数似然损失函数-PoissonNLLLoss 相对熵损失-nn.KLDivLoss nn.MarginRankingLoss nn.MultiLabelMarginLoss nn.SoftMarginLoss nn.MultiLabelSoftMarginLoss nn.MultiMarginLoss nn.TripletMarginLoss nn.HingeEmbeddingLoss nn.CosineEmbeddingLoss 损失函数...
torch.nn.SmoothL1Loss(reduction='mean') 其中 11 2分类的logistic损失 SoftMarginLoss torch.nn.SoftMarginLoss(reduction='mean') 12 多标签 one-versus-all 损失 MultiLabelSoftMarginLoss torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, reduction='mean') 13 cosine 损...
Tensorflow和Pytorch很多都是相似的,本文以Pytorch为例为你介绍损失函数。 19种损失函数 1. L1范数损失 L1Loss 计算output 和 target 之差的绝对值。 torch.nn.L1Loss(reduction='mean') 参数: reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默...
仅针对LISTA网络的讲解,这篇博客文章写的非常好,可作参考:【深度学习:深度压缩感知-从ISTA到LISTA及其pytorch实现方法_压缩感知深度学习_Ten_yn的博客-CSDN博客】,相关论文则可以参考:【Learned ISTA with Error-based Thresholding for Adaptive Sparse Coding | OpenReview】。 (3)第三步 自适应权重网络部分:简单...
mae_loss = torch.nn.L1Loss() output = mae_loss(input, target) L2 loss 也称为Mean Squared Error,简称MSE,计算实际值和预测值之间的平方差的平均值。 表达式如下: 应用场合:对大部分回归问题,pytorch默认使用L2,即MSE。 使用平方意味着当预测值离目标值更远时在平方后具有更大的惩罚,预测值离目标值更近...
最后,对于一些特殊的任务,如目标检测和关键点检测,可能需要使用特定的损失函数,如Focal Loss和Smooth L1 Loss等。这些损失函数可以根据具体任务的特点来进行选择和调整。 总结起来,PyTorch提供了丰富的分类和分割相关的损失函数,可以根据具体任务的需要进行选择和使用。分类相关的损失函数适用于分类任务,如交叉熵损失函数和...
1. PyTorch中多分类问题的常见loss函数 PyTorch为多分类问题提供了多种损失函数,其中最常见的是CrossEntropyLoss和NLLLoss。CrossEntropyLoss结合了LogSoftmax和NLLLoss,是处理多分类问题的首选。此外,还有FocalLoss等高级损失函数,用于处理类别不平衡等问题。 2. CrossEntropyLoss函数的使用方法 CrossEntropyLoss函数用于计...
PyTorch中的BCELoss是用于二分类问题的损失函数,它计算二分类问题中的二进制交叉熵损失。在使用BCELoss之前,我们需要了解如何操作它。 我们需要导入PyTorch库和BCELoss函数: ```python import torch import torch.nn as nn ``` 然后,我们可以创建一个BCELoss的实例: ```python loss_fn = nn.BCELoss() ``` ...