例如,如果你使用MSELoss并且设置reduction='mean',那么在处理一个包含多个样本的batch时,损失函数将计算每个样本的损失,然后将它们相加,最后除以样本的数量来得到平均损失。 下面是一个简单的例子,展示了如何使用MSELoss和不同的reduction参数: python 复制 import torch import torch.nn.functional as F #假设我们有一...
classMSELoss(_Loss):def__init__(self,size_average=None,reduce=None,reduction='mean'):super(MSELoss,self).__init__(size_average,reduce,reduction)defforward(self,input,target):returnF.mse_loss(input,target,reduction=self.reduction) pytorch中通过torch.nn.MSELoss类实现,也可以直接调用F.mse_loss...
🐛 Bug F.mse_loss(a, b, reduction='elementwise_mean') has very different behaviors depending on if b require a gradient or not. To Reproduce Steps to reproduce the behavior: import torch from torch.nn import functional as F A = torch.ones...
# not_contain_loss = F.mse_loss(box_pred_response[:,4], box_target_response[:,4], size_average=False) # I believe this bug is simply a typo(包含目标格点上不包含目标的box confidence的损失) not_contain_loss = F.mse_loss(box_pred_not_response[:, 4], box_target_not_response[:, 4...
如果您使用的是 PyTorch 中的 MSE 损失函数(F.mse_loss(input, target)),则需要确保 input 和 target 的大小匹配。具体来说,如果 input 是一个大小为 (batch_size, num_features) 的张量,那么 target 应该是一个大小为 (batch_size, num_features) 或者 (batch_size,) 的张量。如果 target 是一个大小为...
或者还有一种方法,就是去修改你的损失函数LOSS的函数体: 其中有几个比较常用的LOSS函数体: 比如:RMSE \ MSE \ MAE \ 1/R方 \ 还有那个01规划的损失函数体,很长的那个,我懒得写出来了。 最后第三点(如何去验证你的CNN模型最后的抗平均能力):
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成模拟数据X=np.random.rand(100,1)y=2+3*X+np.random.randn(100,1)# 定义模型参数w=np.random.rand(1,1)b=np.random.rand(1,1)# 定义损失函数defmse_loss(y_true,y_pred):returnnp.mean((y_true-y_pred)**2)# 定义优化算法lr=0.01num_epochs=...
# 原时域损失loss_tmp=((outputs-batch_y)**2).mean()# 所提频域损失loss_feq=(torch.fft.rfft(outputs,dim=1)-torch.fft.rfft(batch_y,dim=1)).abs().mean()# 注释1. 频域损失可与时域损失加权融合,也可单独使用,一般均有性能提升,见灵敏度实验部分。# 注释2. 频域损失使用MAE而不是MSE,是因为...
交叉熵损失函数(Categorical Crossentropy)通常用于多分类问题。 准确率、精确度(Precision)、召回率(Recall)、F1分数等可以用于评估模型性能。 回归任务: 均方误差(Mean Squared Error,MSE): 常见于回归问题,衡量模型预测值与实际值之间的平方差。 R平方(R-squared)是一种用于回归问题的评分标准,表示模型对因变量的...
3. 损失函数 - MSE Loss:优化预测强度。- 样式损失:优化预测结构/纹理。$$L_{total} = L_{MSE}...