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。 2. MSE ...
weight:Optional[torch.Tensor]=None, size_average=None, ignore_index: int = -100, reduce=None, reduction: str = 'mean') 特点 NLL是negative log likelihood的缩写,也就是负对数似然损失,计算公式可参考前面的CROSSENTROPY损失,不过这里要注意,NLLLOSS接受的输入必须是经过log_softmax处理的值,实际上就相当...
nn.L1Loss(size_average=None,reduce=None,reduction='mean') nn.MSELoss(size_average=None,reduce=None,reduction='mean') reduction:计算模式,可为none(逐个元素计算)/sum(所有元素求和,返回标量)/mean(加权平均,返回标量) 实验(1)L1Loss:计算模型输出与target之差的绝对值(2)MSELoss:计算模型输出与target...
1. L1 Loss(绝对值损失) 介绍 L1 Loss即平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE),公式为: 就是求预测值和真实值误差的绝对值。 代码 torch.nn.L1Loss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') from torch import nn loss = nn.L1Loss() # 这里的default值是‘mean’即求平均的,因为反向传播...
1.L1loss class torch.nn.L1Loss(size_average=None, reduce=None) 官方文档中仍有reduction='elementwise_mean'参数,但代码实现中已经删除该参数 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...
torch.nn.NLLLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None, reduction='mean') #weight:用于数据集类别不均衡问题。 1. 2. import torch from torch import nn m = nn.LogSoftmax(dim=1) loss = nn.NLLLoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) ...
CLASS torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 创建一个衡量目标和输出之间二进制交叉熵的criterion unreduced loss函数(即reduction参数设置为'none')为: N表示batch size,xn为输出,yn为目标 如果reduction不为'none'(默认设为'mean'),则: ...
torch.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 True size_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...
torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 功能:计算输出y和真实标签target之差的平方。 和L1Loss一样,MSELoss损失函数中,reduction参数决定了计算模式。有三种计算模式可选:none:逐个元素计算。 sum:所有元素求和,返回标量。默认计算方式是求平均。
一般的损失函数的都是直接计算 batch 的数据,因此返回的 loss 结果都是维度为 batch_size的向量, 值得注意的是, pytorch中很多的损失函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数,具体内容为: 如果reduce = False,那么 size_averag...