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...
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3. 定义损失函数 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...
pytorch中MSELoss 和L1Loss对比 pytorch sparse, torch.sparse是一个专门处理稀疏张量的模块。通常,张量会按一定的顺序连续地进行存取。但是,对于一个存在很多空值的稀疏张量来说,顺序存储的效率显得较为低下。因此,pytorch推出了稀疏张量的处理模块。在这里,