loss_func = NegSTOILoss(sample_rate=sample_rate) est_speec = torch.randn(2, sample_rate) clean_speech = torch.randn(2, sample_rate) # Compute loss and backward (then step etc...) loss_batch = loss_func(est_speech, clen_speech) ...
选择’sum’时即为L1 loss; loss_func = torch.nn.L1Loss() input = torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4)) target = torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4)) loss = loss_func(input, target) print(input); print(target); print(loss) print(input.size(), target.size(), loss.size()...
但是对角线的位置,也就是自身的余弦相似度,需要 mask 掉,因为它肯定是 1,是不产生 loss 的。 然后,要除以温度系数,再进行 loss 的计算,loss_func 采用 CE loss,注意 CE loss 中是自带 softmax 计算的。 # 计算score和loss norm_emb = F.normalize(batch_emb, dim=1, p=2) sim_score = torch.matmul...
如果非要让他们叫损失函数也不是不行，真的损失了（所以我说loss func损失函数这个翻译太臭）。
loss = loss_func(val, target) 1. 2. 最近在跑一个项目,计算loss时用了很普通的MSE,在训练了10到300个batch时,会出现loss tensor([[nan nan nan nan]]类似的情况。对这个异常的loss进行梯度下降,会导致net的输出变为nan。在网上查了解决方案,都不好用: ...
loss function是求期望的,所以求导之后应该是一个单调下降函数。但是很多情况下loss func不是单调下降的(...
由于预训练不存在loss_mask为0的情况,索引为将求出的loss值除以seqlength得到平均值。 如果还有数据并行此时还会在数据并行组求平均。 在loss_func 中将 loss 对 seq_length 求平均之后的到一个数值的 loss,之前是一个列向量,接下来还会对 microbatch 求平均,也就是在之前的基础上再除以 microbatch。
y = torch.tensor([-1]) #创建损失函数 loss_func = nn.CosineEmbeddingLoss(margin=0.0) #计算损失 loss = loss_func(x1, x2, y) #打印结果 print(loss) ```©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
总结:cost function是各个样本的loss funcion的平均 === 那么caffe下的loss又是怎么一回事?=== caffe通常是视觉任务用的深度学习框架,处理的原始数据是图片。每次处理一张图片,这本身可以run,算是OK,但不够好。 每次处理多张图片,称为一个batch(批次),比如训练图片一共有4000张,每个batch处理50张。 按照batch...
# 报错:RuntimeError: Expected target size [2, 4], got [2, 3] # print(x_log2.shape) # torch.Size([2, 4, 3]) loss_func = nn.NLLLoss() loss_func(x_log2,y) # tensor(1.9770) # 其他参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/383044774...