一般的损失函数的都是直接计算 batch 的数据,因此返回的 loss 结果都是维度为 batch_size的向量, 值得注意的是, pytorch中很多的损失函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数,具体内容为: 如果reduce = False,那么 size_averag...
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(); 为了更好地理解损失函数的定义以下代码部分将这两个参数均设置为False 一般来说,工程实践中常用的...
复制 loss_func=torch.nn.SmoothL1Loss(reduce=False,size_average=False)input=torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4))target=torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4))loss=loss_func(input,target)print(input);print(target);print(loss)print(input.size(),target.size(),loss.size()) 代码结果: 总...
一般的损失函数的都是直接计算 batch 的数据,因此返回的 loss 结果都是维度为 batch_size的向量, 值得注意的是, pytorch中很多的损失函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数,具体内容为: 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...
size_average (bool, 可选): 已弃用。请参阅 reduction 参数。 默认情况下,损失在批次中的每个损失元素上取平均(True);否则(False),在每个小批次中对损失求和。 当reduce 为False 时忽略该参数。 默认值是 True。 reduce (bool, 可选): 已弃用。请参阅 reduction 参数。 默认情况下,损失根据 size_average...
nn.MSELoss(size_average=False)得到整个batch所有像素loss和 MSELoss(size_average=False).div(batch_size)得到平均图像loss a=torch.Tensor([[1,1],[1,1]]) b=torch.Tensor([[0,0],[0,0]]) f=nn.MSELoss() f(a,b)>>>tensor(1.)
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形状一样的矩阵。
*CLASS* torch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce=None,reduction=mean) torch.nn.functional.mse_loss(input,target,size_average=None,reduce=None,reduction=mean) → Tensor 参数 size_average: 默认为True, 计算一个batch中所有loss的均值;reduce为 False时,忽略这个参数; ...
- size_average:布尔值,表示是否对mseloss计算结果进行平均化处理,通常会影响损失函数的取值范围和训练效果。 - reduce:布尔值,表示是否对mseloss计算结果进行降维处理,通常会影响损失函数的维度和训练效果。 4. 训练效果的影响 mseloss的默认参数会对模型的训练效果产生重要影响。以size_average参数为例,当size_averag...
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。 一般的使用格式如下所示: loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduce=True, size_average=True) ...