如果reduce = False,那么 size_average 参数失效,直接返回向量形式的 loss; 如果reduce = True,那么 loss 返回的是标量 如果size_average = True,返回 loss.mean(); 如果size_average = True,返回 loss.sum(); '''# nn.L1Loss: loss(input, target)=|input-target|ifFalse: loss_fn = torch.nn.L1Los...
reduce = False,损失函数返回的是向量形式的 loss,这种情况下参数 size_average 失效 reduce = True, 损失函数返回的是标量形式的 loss,这种情况下: 1)当 size_average = True 时,返回 loss.mean(),即所有向量元素求和后再除以向量长度 2)当 size_average = False 时,返回 loss.sum(),即所有向量元素只求和...
若reduce = False,那么 size_average 参数失效,直接返回向量形式的 loss,即batch中每个元素对应的loss. 若reduce = True,那么 loss 返回的是标量: 如果size_average = True,返回 loss.mean. 如果size_average = False,返回 loss.sum. weight : 输入一个1D的权值向量,为各个类别的loss加权,如下公式所示: ignore...
一 十七个损失函数(前三个貌似常用些,后面的没怎么见过)1)L1loss功能:计算输出与输入之差的绝对值,可返回一个标量或者一个tensor类型;class torch.nn.L1Loss(size_average=None,reduce=None) # reduce:填写bool型,当为True时:返回值为标量;反之,返回tensor类型 #当size_average=True时,返回loss的 深度学习loss...
交叉熵loss是多分类的损失函数,这里讲解一下reduce和size_average的使用 如果reduce = False,那么 size_average 参数失效,直接返回向量形式的 loss; 如果reduce = True,那么 loss 返回的是标量 如果size_average = True,返回 loss.mean(); 如果size_average = False,返回 loss.sum(); ...
(weight=class_weight,reduce=False)multi_criterion_class=nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=class_weight,reduce=False)bce_criterion_element=nn.BCEWithLogitsLoss(weight=element_weight,reduce=False)multi_criterion_element=nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=element_weight,reduce=False)bce_loss=bce_criterion(...
logits=logits)# 平均损失 mean_loss=tf.reduce_mean(losses)# 定义优化器 学习效率设置为0.0001optimizer=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=1e-4).minimize(losses)#---
ignore_index (int, optional) – Specifies a target value that is ignored and does not contribute to the input gradient. When size_average is True, the loss is averaged over non-ignored targets. reduce (bool, optional) – Deprecated (see reduction). By default, the losses are averaged or ...
一 十七个损失函数(前三个貌似常用些,后面的没怎么见过)1)L1loss功能:计算输出与输入之差的绝对值,可返回一个标量或者一个tensor类型;class torch.nn.L1Loss(size_average=None,reduce=None) # reduce:填写bool型,当为True时:返回值为标量;反之,返回tensor类型 #当size_average=True时,返回loss的 深度学习loss...
接口:torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') BCE Loss类的定义: class BCELoss(_WeightedLoss): r""" Examples:: >>> m = nn.Sigmoid() >>> loss = nn.BCELoss() >>> input = torch.randn(3, requires_grad=True) ...