如何选择损失函数..回归函数预测实数值,分类函数预测标签1、均方误差,二次损失,L2损失(MeanSquareError, Quadratic Loss, L2 Loss)均方误差(MSE)是最常用的回归损失函数。MSE
importtorchfrom torch.autogradimportVariableimport torch.nnasnnimport torch.nn.functionalasF#选择损失函数MSEloss_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))#计算lossloss=loss_func(input,target)print(input);pri...
loss = loss_func(input, target) print(input); print(target); print(loss) print(input.size(), target.size(), loss.size()) 输出: 3. nn.SmoothL1Loss(Huber损失函数) Huber损失函数(平滑平均绝对误差)相比平方误差损失 Huber函...
特别是在数据分布不均匀、异常值较多的情况下,Huber Loss往往能够带来更好的训练效果。 总结 在回归任务中,损失函数的选择直接关系到模型的性能和稳定性。MSE以其高效性和易优化性著称,但需注意其对异常值的敏感性;MAE则以其稳健性见长,但在收敛速度上稍显不足;而Huber Loss则以其折中之道赢得了众多研究者和工程...
回归模型中的代价函数应该用MSE还是MAE CC思SS 南有乔木 5 人赞同了该文章 1. 回归代价函数--MSE, L2 loss 因为MSE对error 进行了平方,可以看到,如果 大于1,这个值就会>> | |。 用了MSE为代价函数的模型因为要最小化这个异常值带来的误差,就会尽量贴近异常值,也就是对outlier... ...
1. MSE 2. MAE 3. HUBER 附录源码 ini 复制代码 import randomimport matplotlib.pyplot as pimport torch# 选择损失函数MSEloss_mse = torch.nn.MSELoss()loss_mae = torch.nn.L1Loss()loss_huber = torch.nn.SmoothL1Loss()def MakeDatas():targets_list = []inputs_list = []x = []for i in...
分类损失和回归损失 分类损失1、0-1loss2、Cross Entropyloss3、HingeLoss4、Modifined HuberLoss5、SoftmaxLoss6、ExponentialLoss回归损失1、均方误差(MSE,又称L2损失)2、平均绝对误差(MAE,又称L1损失) 3、HuberLoss(平滑的绝对损失) 4、Log-cosh 5、分位数损失 ...
1.nn.MSELoss(Mean Square Error) 均方损失函数,其数学形式如下: 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 以y-f(x) 为横坐标,MSE 为纵坐标,绘制其损失函数的图形: MSE 曲线的特点是光滑连续、可导,便于使用梯度下降算法。平方误差有个特性,就是当 yi 与 f(xi) 的差值大于 1 时...
一般来说,工程实践中常用的损失函数大致可以分成两大应用情况:回归(Regression)和分类(Classification) 二.回归模型 1.nn.MSELoss(Mean Square Error) 均方损失函数,其数学形式如下: 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 以y-f(x) 为横坐标,MSE 为纵坐标,绘制其损失函数的图形: ...
回归损失函数: L1 Loss 平均绝对误差,L1损失平均绝对误差(MAE)是另一种用于回归模型的损失函数。MAE是目标变量和预测变量之间绝对差值之和。因此它衡量的是一组预测值中的平均误差大小,而不考虑它们的方向(如果我们考虑方向的话,那就是均值误差(MBE)了,即误差之和)。范围为0到∞。 摘录:https://zhuanlan.zhihu...