10 平滑版L1损失 SmoothL1Loss 也被称为 Huber 损失函数。 torch.nn.SmoothL1Loss(reduction='mean') 其中 11 2分类的logistic损失 SoftMarginLoss torch.nn.SoftMarginLoss(reduction='mean') 12 多标签 one-versus-all 损失 MultiLabelSoftMarginLoss torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, reduction='...
所以需要softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式,再采用交叉熵损失函数计算loss。 再回顾PyTorch的CrossEntropyLoss(),官方文档中提到时将nn.LogSoftmax()和 nn.NLLLoss()进行了结合,nn.LogSoftmax() 相当于激活函数 , nn.NLLLoss()是损失函数,将其结合,完整的是否可以叫做softmax+交叉熵损失...
1. **均方误差损失(Mean Squared Error Loss):`nn.MSELoss`** 2. **交叉熵损失(Cross-Entropy Loss):`nn.CrossEntropyLoss`** 3. **二分类交叉熵损失(Binary Cross-Entropy Loss):`nn.BCELoss`** 4. **Kullback-Leibler 散度损失(Kullback-Leibler Divergence Loss):`nn.KLDivLoss`** 5. **交叉熵...
PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数,比如:MSELoss,L1Loss,BCELoss… 但是随着深度学习的发展,出现了越来越多的非官方提供的Loss,比如DiceLoss,HuberLoss,SobolevLoss… 这些Loss Function专门针对一些非通用的模型,PyTorch不能将他们全部添加到库中去,因此这些损失函数的实现则需要我们通过自定义损失函...
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,然后用不同的损失函数计算其损失值。 代码语言:javascript 复制 importtorch from torch.autogradimportVariableimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFsample=Variable(torch.ones(2,2))a=tor...
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...
在PyTorch中,自定义Loss函数通常是通过定义一个继承自torch.nn.Module的类来实现的。这个类需要实现forward方法,该方法定义了损失的计算方式。在训练过程中,模型会根据这个自定义的损失函数来优化其参数。 2. 编写一个继承自torch.nn.Module的自定义Loss函数类 下面是一个简单的自定义Loss函数类的示例,该类实现了均...
损失函数(Loss Function) 2. PyTorch中内建的损失函数 在torch.nn中内建了很多常用的损失函数,依据用途,可以分为三类: 用于回归问题(Regression loss):回归损失主要关注连续值,例如: L1范数损失(L1Loss), 均方误差损失(MSELoss)等。 用于分类问题(Classification loss):分类损失函数处理离散值,例如,交叉熵损失(Cros...
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 在实际使用求导功能中,我们一般使用autograd.grad功能(自动求导)进行运算。
在机器学习和深度学习中,损失函数的选择对于模型的训练至关重要。Huber Loss作为一种回归问题的损失函数,结合了均方误差(MSE)损失和平均绝对误差(MAE)损失的优点,因此在实践中得到了广泛应用。本文将介绍PyTorch中Huber Loss的实现,以及如何利用它来解决偏置问题。首先,让我们来了解一下Huber Loss的基本概念。Huber Loss...