基于Pytorch实现,nn.CrossEntropyLoss(),是nn.logSoftmax()和nn.NLLLoss()的整合,可以直接使用它来替换网络中的这两个操作(此标准将LogSoftMax和NLLLoss集成到一个类中)。合并两个函数的好处是什么呢?—>当这两个函数结合在一起时,梯度是饱和的,稳定的 翻译自https://atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning...
MSE Loss和BCE Loss是用于不同任务的损失函数,它们的适用场景不同。下面对它们进行对比: 适用场景:MSE Loss主要用于回归任务,而BCE Loss主要用于二分类任务。 输出要求:MSE Loss的预测值可以是任意实数,而BCE Loss的预测值通常需要经过sigmoid函数转换为概率值。 敏感度:MSE Loss对误差敏感度较高,即对异常值的响应...
MSELoss和L1Loss是两种常用的损失函数,它们在计算方式、梯度传播以及对稀疏数据的处理上有一些不同。在使用PyTorch进行训练时,需要根据具体的问题和数据特点选择合适的损失函数。如果需要处理稀疏数据并且希望模型对于绝对值较大的误差更加敏感,那么应该选择L1Loss;如果不需要考虑稀疏数据或者希望模型更加关注均方误差,那么可...
https://github.com/TingsongYu/PyTorch-Tutorial-2ndgithub.com/TingsongYu/PyTorch-Tutorial-2nd 我们所说的优化,即优化网络权值使得损失函数值变小。但是,损失函数值变小是否能代表模型的分类/回归精度变高呢?那么多种损失函数,应该如何选择呢?请来了解PyTorch中给出的十七种损失函数吧。 1.L1loss 2.MSELoss...
本文介绍在pytorch中常用的几种损失函数的原理及代码示例,以方便后续自查,但本文未对其中的数学原理进行详细介绍,后续有需要可再进行补充。 1. MSE Loss 均方损失函数,适用于回归任务。一般损失函数都是计算一个 batch 数据总的损失,而不是计算单个样本的损失。
pytorch代码实现: import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F #选择损失函数MSE loss_func=torch.nn.MSELoss() #随机生成数据 input=torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4)) targets=torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4)) ...
MSE是mean squared error的缩写,即平均平方误差,简称均方误差。 MSE是逐元素计算的,计算公式为: 旧版的nn.MSELoss()函数有reduce、size_average两个参数,新版的只有一个reduction参数了,功能是一样的。reduction的意思是维度要不要缩减,以及怎么缩减,有三个选项: ...
神经网络架构pytorch-MSELoss损失函数 MSELoss损失函数中文名字就是:均方损失函数,公式如下所示: 这里loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标。 很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据,因此返回的 loss 结果都是维度为 ...
因此第一次接触Pytorch源代码可能有点不太熟悉,基本上Pytorch大部分OP逻辑实现代码都放在 Aten/native下,我们这里主要是根据Loss.cpp来进行讲解 MarginRankingLoss RankingLoss系列是来计算输入样本的距离,而不像MSELoss这种直接进行回归。其主要思想就是分为Margin和Ranking。
PyTorch包含的其他一些loss函数如表3.1所示。 表3.1 L1 loss 通常作为正则化器使用;第4章将进一步讲述 MSE loss 均方误差损失,用于回归问题的损失函数 Cross-entropy loss 交叉熵损失,用于二分类和多类别分类问题 NLL Loss 用于分类问题,允许用户使用特定的权重处理不平衡数据集 ...