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...
1 L1Loss(绝对值损失函数) 2 CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数) 3 NLLLoss(最大似然损失函数) 4 MSELoss(平方损失函数) 5 DiceLoss(用于计算两个样本点的相似度的距,主要应用,语义分割等) 6 Focal Loss 7 Chamfer Distance(CD、倒角距离) 8 Earth Mover’s Distance (EMD、推土机距离) 9 Density-aware Cha...
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reduction:str='mean',beta:float=1.0)->None:super(SmoothL1Loss,self).__init__(size_average,reduce,reduction)self.beta=betadefforward(self,input:Tensor,target:Tensor)->Tensor:returnF.smooth_l1_loss(input,target,reduction=self.reduction,beta=self.beta)...
平均绝对误差损失 MAE Loss/L1 Loss(Mean Absolute Error Loss/L1 Loss) 平均绝对误差是目标变量和预测变量之间的绝对误差的平均值,它反映了预测的准确性,而不考虑误差的正负。平均绝对误差的取值范围是从 0 到无穷大,越接近 0 表示预测越准确。 从零实现并可视化平均绝对误差损失 ...
# 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_epochs=100forepochinrange(num_epochs):model...
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...
因为L1是基于拉普拉斯先验证(可用作高频滤波算子)，MSE基于正态分布先验
图像复原任务中，损失函数的选择至关重要，本文对比了L2损失与L1损失和感知域损失（Perceptual loss）的优劣。L2损失在图像内容影响方面存在不足，它对大误差有强惩罚，对小误差惩罚低，忽略了图像内容本身的影响。与此相比，感知域损失在得到感知域内容的过程中对图像内容进行提炼，计算损失时结合了图像内容...
均方差损失也称为L2 loss,常用于回归任务。模型输出与真实值误差服从高斯分布的假设下,最小化均方差损失函数与极大似然估计本质一致。所以L1 loss一般用于满足假设场景的任务,比如回归任务。而分类任务不满足此假设,所以如上文一般用交叉熵损失。 languageX 2022/06/01 2.6K0 深度学习与CV教程(3) | 损失函数与最...