自定义损失函数是深度学习中的一项重要技能。实践中存在两种主流方式：通过继承nn.Module类实现，或者直接自定义函数。继承nn.Module类实现自定义损失函数，该类提供了一个网络层，便于维护状态和存储参数信息。与nn.Functional不同，它仅提供计算，不管理状态或参数。适用于激活函数（如ReLU、sigmoid）、dropout
loss_elementwise_mean = criterion_elementwise_mean(x, y) loss_sum = criterion_sum(x, y ) print('reduction={}: {}'.format('none', loss_none.detach().numpy())) print('reduction={}: {}'.format('elementwise_mean', loss_elementwise_mean.item())) print('reduction={}: {}'.format...
在Stack Overflow中看到了类似的问题 Custom loss function in PyTorch ，回答中说自定义的Loss Func…官...
h_nof shape (num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size): tensor containing the hidden state for t = num_steps. 对pytorch官方文档的补充说明:pytorch中rnn做的是隐层的计算,所以这个output实际上是各个时间步隐藏状态的值,第三个维度是num_directions * hidden_size,num_directions 为1,hidden...
？在Stack Overflow中看到了类似的问题 Custom loss function in PyTorch ，回答中说自定义的Loss Func...
1. 直接利用torch.Tensor提供的接口 自定义损失函数的一种简单方法是直接利用PyTorch的张量操作。以计算一个三元组损失（Triplet Loss）为例，只需定义损失函数的计算逻辑并调用torch提供的张量计算接口。将损失函数封装为一个类，继承自nn.Module，可以方便地在训练过程中使用。实例化后，可以通过调用该类...
我们定义了一个继承自PyTorch nn.Module类的MLP类,并在该类中添加了compute_l1_loss函数,用于计算特定可训练参数的绝对值之和。在训练循环中,我们指定L1权重系数,收集所有参数,计算L1损失,并在误差反向传播之前将其添加到损失函数中。同时,...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch from torch.autogradimportVariableimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFsample=Variabl...
多类别(multi-class)多分类(multi-classification)的 Hinge 损失,是上面 MultiMarginLoss 在多类别上的拓展。同时限定 p = 1,margin = 1. loss(x,y)=1N∑i=1,i≠yjn∑j=1yj≠0[max(0,1−(xyj−xi))] 这个接口有点坑,是直接从 Torch 那里抄过来的,见 MultiLabelMarginCriterion 的描述。而 Lua...
以一个简单例子来说明各个 Loss 函数的使用 label_numpy = np.array([[0, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 0], [0, 0, 0, 1]], dtype=np.float) # 模拟 标签 out_numpy = np.array(