PyTorch 的 MSE 损失函数如下。 torch.nn.MSELoss(*size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*) torch.nn.functional.mse_loss(*input*, *target*, *size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*) Smooth L1 Loss Smooth L1 损失函数通过β结合了MSE 和 MAE 的优点,来自 Fast...
1. 交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss) 2. 均方误差损失函数(MSELoss) 3. 平滑的L1损失函数(SmoothL1Loss) 4. 二分类交叉熵损失函数(BCELoss) 5. 像素级别交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss2d) 一、常见的损失 PyTorch提供了丰富的损失函数,用于各种不同的任务,如分类、回归、生成对抗网络(GANs)等。以下是一些常...
reduce = False,损失函数返回的是向量形式的 loss,这种情况下参数 size_average 失效 reduce = True, 损失函数返回的是标量形式的 loss,这种情况下: 1)当 size_average = True 时,返回 loss.mean(),即所有向量元素求和后再除以向量长度 2)当 size_average = False 时,返回 loss.sum(),即所有向量元素只求和...
(1)nn.L1Loss:平均绝对误差(MAE,Mean Absolute Error),计算方法很简单,取预测值和真实值的绝对误差的平均数即可,公式为: 。 PyTorch1.13中nn.L1Loss数据形状规定如下: 早先的版本需要指定 batch_size 大小,现在不需要了。可以设置参数reduction,默认为mean,即取平均值,也可以设置为sum,顾名思义就是取和。 测试...
本文将详细介绍PyTorch中的三种主要嵌入损失函数:MarginRankingLoss、HingeEmbeddingLoss和CosineEmbeddingLoss。 1. MarginRankingLoss 概述:MarginRankingLoss主要用于评估两个样本之间的相对距离或相似度,常用于排序任务。它要求模型能够正确排序一对样本,同时确保排序的置信度达到一定阈值(即margin)。 公式解析:假设有两个...
引入pytorch中的功能包,使用mse_loss功能 代码语言:javascript 复制 importtorch.nn.functionalasFmse=F.mse_loss(x*w,torch.ones(1))# x*w即为实际label值,torch.ones即为pred(预测值)print(mse) 输出 代码语言:javascript 复制 tensor(1.) 以上进行了运算:(1-2)2 = >1 ...
Huber Loss是一种在回归问题中常用的损失函数,它结合了MSE损失和绝对损失的优点。本文将详细介绍Huber Loss在PyTorch中的实现,以及如何利用它来解决偏置问题。
在PyTorch中,有一个叫做nll_loss的函数,可以帮助我们更快的实现上述计算,此时无需对target进行独热编码,于是代码可简化如下: importtorch.nn.functional as F#预测值,已做softmaxpred=torch.tensor([[0.2,0.3,0.5],[0.3,0.2,0.5],[0.4,0.4,0.2]])#真实类别标签,此时无需再做one_hot,因为nll_loss会自动做ta...
L1Loss,也称为MAE，是通过计算目标值与模型输出之间的绝对误差来衡量损失的。公式为 |y_true - y_pred|。L2Loss，常称为MSE，在PyTorch中被称为torch.nn.MSELoss，是通过计算目标值与模型输出之间的差值平方来衡量损失的。公式为 (y_true - y_pred)^2。SmoothL1Loss是一种平滑版本的L1Loss，它...
首先，损失函数是训练模型过程中不可或缺的组件，它们衡量模型预测值与实际标签之间的差距。在PyTorch中，损失函数的选择取决于任务需求，比如分类、回归、生成对抗网络（GAN）等。对于二分类任务，常用的损失函数有二元交叉熵损失（BCELoss）和Hinge边际损失（HingeEmbeddingLoss）。其中，BCELoss直接计算输出与...