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...
1- Accuracy 是衡量模型对数据集正确预测的准确程度,即label为True 的它判定为True,为False的判断为False,具体公式如下: 2- Precision,也称为查准率,表示的是你预测了这么多正类,实际上为True的样本占的比例是多少,它常作为推荐系统的衡量指标,具体公式如下: 3- Recall,也称为查全率,表示的是在实际所有为True的...
SmoothL1Loss，也被称为Huber损失函数，在PyTorch中通过torch.nn.SmoothL1Loss(reduction='mean')进行定义。这种损失函数结合了L1和L2损失的优点，对于异常值具有更好的稳健性。在深度学习中，SmoothL1Loss常被用于回归问题，其计算公式结合了L1和L2损失的优点，使得在面对异常值时能够保持稳健。这种损失函数在PyTorch中...
torch.nn.L1Loss(reduction='mean') 参数: reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。 2. 均方误差损失 MSELoss 计算output 和 target 之差的均方差。 torch.nn.MSELoss(reduction='mean') 参数: reduction-三个值,none: 不...
pytorch计算l1损失 pytorch loss L1Lossnn.L1Loss 也称为平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)。它计算预测值与真实值之间的差异(即误差),然后取绝对值并求和,最后除以样本数量得到平均误差。具体来说,对于一批大小为 的样本,nn.L1Loss 的计算公式如下:其中, 为模型的预测输出,nn.L1Loss 通常用于回归问题中,例...
classtorch.nn.L1Loss(size_average=None,reduce=None)功能:计算output和target之差的绝对值,可选返回同维度的tensor或者是一个标量。计算公式:参数:reduce(bool)-返回值是否为标量,默认为Truesize_average(bool)-当reduce=True时有效。为True时,返回的loss为平均值;为False时,返回的各样本的loss之和。
1.L1loss 2.MSELoss 3.CrossEntropyLoss 4.NLLLoss 5.PoissonNLLLoss 6.KLDivLoss 7.BCELoss 8.BCEWithLogitsLoss 9.MarginRankingLoss 10.HingeEmbeddingLoss 11.MultiLabelMarginLoss 12.SmoothL1Loss 13.SoftMarginLoss 14.MultiLabelSoftMarginLoss
1. L1Loss(L1范数损失) 定义:计算output和target之差的绝对值。L1Loss常用于正则化和稀疏性推动,因为它倾向于将权重或特征设置为零。 公式:L1Loss = |output - target| 应用:适用于需要稀疏权重的场景。 2. MSELoss(均方误差损失) 定义:计算output和target之差的均方差。MSELoss对较大的预测误差有较高的惩罚...
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...
1、nn.L1Loss L1Loss 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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 criterion=nn.L1Loss()loss=criterion(sample,target)print(loss) 最后结果是:1。 它的计算逻辑是这样的: 先计算绝对差总和:|0-1|+|1-1|+|2-1|+|3-1|=4; ...