nn.L1Loss()(pre, label) pre代表公式中的y’,label代表公式中的y。 在对L1损失函数进行实例化时,还可以传入size_average。 如果size_average为False,那么不进行均值计算。 2.均值平方差(MSE)损失函数 均值平方差损失(mean Squared Error, MSE)也称"均方误差"。 在神经网络中主要是表达预测值和真实值之间...
torch.nn.SmoothL1Loss(*size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*, *beta=1.0*) torch.nn.functional.smooth_l1_loss(*input*, *target*, *size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*, *beta=1.0*) import torch loss = torch.nn.SmoothL1Loss() input = torch.randn(...
l = nn.NLLLoss(size_average=False) self.loss_fn =lambdap, t, _: l(F.log_softmax(p.unsqueeze(0), dim=1), Varng(torch.LongTensor([t])))elifloss_fnin['squared','huber']: l = (nn.MSELossifloss_fn =='squared'elsenn.SmoothL1Loss)(size_average=False) self.loss_fn =lambdap,...
MSELoss if loss_fn == 'squared' else nn.SmoothL1Loss)(size_average=False) self.loss_fn = lambda p, t, sa: self._compute_loss(l, p, 1 - truth_to_vec(t, torch.zeros(self.n_actions)), sa) Example #6Source File: trainer.py From diora with Apache License 2.0 5 votes def ...
sigmoid(inputs) loss = nn.BCELoss(weights, size_average=False)(inputs, targets) return loss Example #7Source File: train.py From BDCN with MIT License 6 votes def cross_entropy_loss2d(inputs, targets, cuda=False, balance=1.1): """ :param inputs: inputs is a 4 dimensional data ...
class torch.nn.AvgPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True) return_indices - 如果等于True,会返回输出最大值的序号,对于上采样操作会有帮助 ceil_mode - 如果等于True,计算输出信号大小的时候,会使用向上取整,代替默认的向下取整的操作 ...
④损失函数:用于计算pred_y和true_y之间的loss,其实不属于网络结构组成。一般使用方式如下 torch.nn.L1Loss(size_average=True) # loss(input, target) torch.nn.MSELoss(size_average=True) # loss(input, target) torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=True) # loss(input, class), input...
size_average– 默认情况下,每个小型服务器的损失是平均的。然而,如果字段sizeAverage设置为False,则相应的损失代替每个minibatch的求和。默认值:True torch.nn.functional.cosine_embedding_loss(input1, input2, target, margin=0, size_average=True)
CLASS torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction=‘mean’) MSE : Means Square Error Reference: https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.MSELoss... 查看原文 pytorch loss function 总结 。torch.nn.L1Loss(reduction=‘mean’) 参数:reduction-三个值,none: 不使用约简;me...
深度学习一般什么情况下使用nn.L1Loss？？ 各个损失函数的使用 一般都是靠什么来决定呢 深度学习一般什么情况下使用nn.L1Loss？？ 各个损失函数的使用 一般都是靠什么来决定呢