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,即对异常值的响应较大;而BCE Loss在二分类问题中鲁棒性较好,对异常值的响应较小。 计算方式:MSE Loss是...
在PyTorch中,可以使用nn.L1Loss()来创建L1Loss对象。L1Loss的计算公式如下:loss = |x - y|其中,x和y分别表示预测值和真实值。L1Loss的梯度传播特性是:如果输出层的激活函数是线性的,那么反向传播时梯度为1;否则,梯度为输出层激活函数的梯度。与MSELoss不同的是,L1Loss对于稀疏数据更加敏感,因为它对于绝对值较...
翻译自https://atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning/en/week11/11-1/ This function combines nn.LogSoftmax and nn.NLLLoss in one single class. The combination of the two makes the score of the correct class as large as possible. The reason why the two functions are merged here is for ...
ce_loss_sample = ce_loss_fn_sample(logits,torch.softmax(target_logits,dim=-1)) print(f"cross entropy loss sample is {ce_loss_sample}") kid_loss_fn_sample = torch.nn.KLDivLoss(reduction="none") kid_loss_sample = kid_loss_fn_sample(torch.log(torch.softmax(logits,dim=-1)),torch....
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,...
第16行代码为定义损失函数,默认为均方误差,如果设置为MSELoss(reduction='sum')则返回的差误和。同时需要注意的是,Pytorch在计算MSE的时候返回的结果并没有除以2。以下为Pytorch实现源码: ret = (input - target) ** 2 if reduction != 'none':
Pytorch中MSELoss函数的接口声明如下,具体网址可以点这里。 torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction=‘mean’) 该函数默认用于计算两个输入对应元素差值平方和的均值。具体地,在深度学习中,可以使用该函数用来计算两个特征图的相似性。
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 (batch_size, ) 的向量。
PyTorch中MSELoss的使用 参数 torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction: str = 'mean') size_average和reduce在当前版本的pytorch已经不建议使用了,只设置reduction就行了。 reduction的可选参数有:'none'、'mean'、'sum' reduction='none':求所有对应位置的差的平方,返回的仍然是一个和原来...
PyTorch中MSELoss的使用