torch.nn.HingeEmbeddingLoss(margin=1.0, reduction='mean') 对于mini-batch(小批量) 中每个实例的损失函数如下: 参数: margin:默认值1 9. 多标签分类损失 MultiLabelMarginLoss torch.nn.MultiLabelMarginLoss(reduction='mean') 对于mini-batch(小批量) 中的每个样本按如下公式计算...
公式:MarginRankingLoss = max(0, -y * (output_p - output_n) + margin) 应用:排序推荐、GAN等场景。 其他损失函数 PyTorch还提供了多种其他损失函数,如HingeEmbeddingLoss、MultiLabelMarginLoss、SmoothL1Loss、SoftMarginLoss、MultiLabelSoftMarginLoss、CosineEmbeddingLoss、MultiMarginLoss、TripletMarginLoss、CT...
1. L1 Loss (MAE平均绝对误差) class 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...
6. nn.L1Loss 功能:L1损失函数,也称为最小绝对偏差(LAD)。它是预测值和真实值之间差的绝对值的和 主要参数: reduction:计算模式,可为none /sum /mean ①. none:逐个元素计算 ②. sum:所有元素求和,返回标量 ③. mean:加权平均,返回标量 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.nn.L1...
常见的损失函数包括:MSE(均方差, 也可以叫L2Loss),Cross Entropy Loss(交叉熵),L1 Loss(L1平均绝对值误差),Smooth L1 Loss(平滑的L1 loss),BCELoss (Binary Cross Entropy)等。下面分别对这些损失函数举例说明。 只写了一部分,后面陆续增加。。 2.1 MSELoss ...
# torch 损失函数 criterion = nn.L1Loss() importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.nnasnn plt.style.use("seaborn-v0_8-whitegrid")# 生成随机数据np.random.seed(0)n=50X=np.linspace(0,10,n)# y_true y_predy_pred=2*X# 模拟的预测值y_true=2*X+np.random.normal(...
L1Loss也就是L1 Loss了,它有几个别称: L1 范数损失 最小绝对值偏差(LAD) 最小绝对值误差(LAE)最常看到的 MAE也是指L1 Loss损失函数。 它是把目标值 y_i 与模型输出(估计值) f(x_i) 做绝对值得到的误差。 l…
损失函数汇总 Pytorch中,有下列一些损失函数. L1loss 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...
19 种损失函数 tensorflow和pytorch很多都是相似的,这里以pytorch为例 1、 L1范数损失 L1Loss 计算output 和 target 之差的绝对值。 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。
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...