MSELoss对于稀疏数据仍然按照常规的方式进行计算,而L1Loss则更加敏感地处理稀疏数据。这意味着在使用PyTorch Sparse进行训练时,如果使用MSELoss,可能会浪费大量的计算资源和存储空间;而使用L1Loss则可以更好地利用稀疏数据的优势。四、总结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...
损失函数的作用是帮助神经网络的输出结果与真实标签作比较,使得神经网络和真实标签建立一定的关系,好的损失函数能加快网络的训练速度和得到更好的效果。 1 L1Loss(绝对值损失函数) 1.1 CLASS torch.nn.L1Loss(reduction='mean') reduction:'none' | 'mean' | 'sum'。'none':返回(batch,每一个样本的loss), ...
在这一步,我们将定义 MSELoss 和 L1Loss。 # 定义损失函数mse_loss_fn=nn.MSELoss()# 均方误差损失l1_loss_fn=nn.L1Loss()# L1损失 1. 2. 3. 4. 训练模型 我们将模型训练一定轮次,并计算 MSE 和 L1 损失。 optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)# 使用随机梯度下降# 训练模型num...
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 range(100):inputs = random.uniform(1, 100)target...
目标检测任务的损失函数由两部分构成:Classification Loss和Bounding Box Regeression Loss。 Smooth L1 Loss L1 Loss(Mean Absolute Error,MAE) 平均绝对误差(MAE)是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,范围为...
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pytorch中通过torch.nn.L1Loss类实现,也可以直接调用F.l1_loss函数,代码中的size_average与reduce已经弃用。reduction有三种取值mean,sum,none,对应不同的返回 。 默认为mean,对 中所有元素求平均,对应于一般情况下的 的计算。 MSELoss 均方误差(MSE),用于回归模型 ...
在0-1直接,mseloss的平方是smooth_l1_loss,smooth_l1_loss更小 代码语言:javascript 复制 importtorchimporttorch.nn.functionalasFconf_mask=torch.FloatTensor([3])conf_data=torch.FloatTensor([1])loss_fn=torch.nn.MSELoss(reduce=False,size_average=False)x=loss_fn(conf_mask,conf_data).item()print('...
Balanced L1 Loss受Smooth L1损失的启发,Smooth L1损失通过设置一个拐点来分类inliers与outliers,并对outliers通过一个$max(p,1.0)$进行梯度截断。相比smooth l1 loss,Balanced l1 loss能显著提升inliers点的梯度,进而使这些准确的点能够在训练中扮演更重要的角色。设置一个拐点区分outliers和inliers,对于那些outliers,将...