在PyTorch中,可以使用torch.nn.L1Loss类来计算L1损失。该类接收两个参数:input(模型预测值)和target(真实值),并返回它们的L1损失。torch.nn.L1Loss类还可以接受一个可选参数reduction,用于指定返回的损失值的类型(平均值、总和或单个值)。 3. 提供一个PyTorch使用L1损失的简单示例代码 以下是一个使用PyTorch计算L1...
其值为0时,表示两个指标中至少有一个值接近0,即该模型很差; 其值为1时,表示两个指标都接近1,即该模型很好。 5- Fn-Score,其认为召回率的重要程度是精确率的n倍,当n为1时,即时F1-Score,其通用公式如下所示: 当β=2时,称为F2-Score,表示Recall的影响要大于precision; 当β=0.5时,称为F0.5-Score,表...
在此步骤中,我们评估模型在训练集上的表现。 model.eval()withtorch.no_grad():pred=model(X_tensor)final_mse_loss=mse_loss_fn(pred,Y_tensor)final_l1_loss=l1_loss_fn(pred,Y_tensor)print(f'Final MSE Loss:{final_mse_loss.item():.4f}, Final L1 Loss:{final_l1_loss.item():.4f}') 1....
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...
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，它在预测值和ground truth之间的差别较小时使用L2Loss，在差别较大时使用L1Loss。公式为 max(0.5*(|y_true ...
output2 = torch.nn.functional.smooth_l1_loss(input, target) print('output1: ',output1) print('output2: ',output2) # output1: tensor(0.7812, grad_fn=<SmoothL1LossBackward0>) # output2: tensor(0.7812, grad_fn=<SmoothL1LossBackward0>) ...
SmoothL1Loss 简单来说就是平滑版的L1 Loss。 原理 SoothL1Loss的函数如下: loss(x,y)=1n∑i=1n{.5∗(yi−f(xi))2,if|yi−f(xi)|<1|yi−f(xi)|−0.5,otherwise 仔细观察可以看到,当预测值和ground truth差别较小的时候(绝对值差小于1),其实使用的是L2 Loss;而当差别大的时候,是L1 Loss...
1criterion = torch.nn.BCELoss()#定义损失函数2optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr = 0.01, momentum=0, dampening=0,weight_decay=0)#weight_decay 表示使用L2正则化 3.Dropout的numpy实现 1importnumpy as np23X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ])45y...
loss_function=nn.CrossEntropyLoss() optimizer=torch.optim.Adam(mlp.parameters(), lr=1e-4) # Run the training loop forepochinrange(0, 5): # 5 epochs at maximum # Print epoch print(f'Starting epoch {epoch+1}') # Iterate over the DataLoader for training data ...
我们使用了PyTorch内置的L1损失函数F.l1_loss(),它会返回一个标量值作为损失值。 你也可以使用自己编写的L1损失函数,代码如下: ```python import torch #自定义L1损失函数 def l1_loss(predicted, target): return torch.mean(torch.abs(predicted - target)) #定义预测值和目标值 predicted = torch.randn(3...