损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数,在机器学习过程中,有多种损失函数可供选择,典型的有距离向量,绝对值向量等。 损失Loss必须是标量,因为向量无法比较大小(向量本身需要通过范数等标量来比较)。 损失函数一般分为4种,平方损失函数,对数损失函数,HingeLoss 0-1 损失函数,绝对值损失函数。 我们先定义两个二维数组,然后用
在之前进行实验的时候发现:调用Pytorch中的 Loss 函数之前如果对其没有一定的了解,可能会影响实验效果和调试效率。以CrossEntropyLoss为例,最初设计实验的时候没有注意到该函数默认返回的是均值,以为是总和,于是最后计算完 Loss 之后,手动做了个均值,导致实际 Loss 被错误缩放,实验效果不佳,在后来 Debug 排除代码模型...
常见的回归损失函数:L1 Loss、L2 Loss、Smooth L1 Loss 常见的分类损失函数:0-1 Loss、交叉熵、Negative Log-Likelihood Loss、Weighted Cross Entropy Loss 、Focal Loss 这些损失函数通过torch.nn库和torch.nn.functional库导入。这两个库很类似,都涵盖了神经网络的各层操作,只是用法有点不同,nn是类实现,nn.fun...
CosineEmbeddingLoss通过计算两个输入向量之间的余弦相似度来评估损失。它适用于需要衡量两个向量相似度或方向一致性的任务。 公式解析:损失函数根据标签y(1表示相似,-1表示不相似)和余弦相似度cos(x1, x2)来计算。如果y=1且cos(x1, x2)小于某个阈值(默认为0),或者y=-1且cos(x1, x2)大于某个阈值,则会产...
每一个batch的loss就是: 其中m为当前batch的样本量,n为类别数。 2,Pytorch中CrossEntropy的形式 语义分割的本质是对像素的分类。因此语义分割也是使用这个损失函数。首先看代码定义: 1 2 3 4 5 6 7 def cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, ...
函数形式 直接以函数形式定义即可 def my_loss(output, target): loss = torch.mean((output - target)**2) return loss 1. 2. 3. 以类的方式定义 需要继承自nn.Module类 class DiceLoss(nn.Module): def __init__(self,weight=None,size_average=True): ...
1.9 多标签边界损失函数 1.10 二分类损失函数 1.11 多分类的折页损失 1.12 三元组损失 1.13 HingEmbeddingLoss 1.14 余弦相似度 1.15 CTC损失函数 2、优化器 3、参考链接 1、损失函数 本文列出PyTorch中常用的损失函数(一般通过torch.nn调用),并详细介绍每个损失函数的功能介绍、数学公式和调用代码。当然,PyTorch的损...
文章被收录于专栏:python pytorch AI机器学习实践 这里介绍两种常见的loss函数类型。 (1)Mean squared error(均方差, mse) mse的求解式为:,即y减去y预测值的平方和。 (2)Cross entropy loss(交叉熵) Cross entropy loss可用于二分类(binary)和多分类(multi-class)问题,在使用时常与softmax搭配使用,后文继续讲...
CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数)作为分类任务中最常用的损失函数之一,在PyTorch框架中得到了广泛的应用。本文将深入探讨CrossEntropyLoss的基本原理、输入要求及其在模型训练中的作用。 一、CrossEntropyLoss的基本原理 CrossEntropyLoss主要用于衡量两个概率分布之间的差异。在分类问题中,它用于计算模型预测的概率分布与真实...
NLLLoss和CrossEntropyLoss都是PyTorch中用于分类任务的损失函数，但它们在应用上有所不同。NLLLoss： 定义：负对数似然损失函数，用于量化模型预测与实际标签之间的差异。 应用场景：当模型的输出已经经过softmax或logsoftmax操作，转换为概率分布时，可以使用NLLLoss。此时，NLLLoss会对这些概率分布进行对数...