(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之差的平方 注意事项:reduction采用none模式,以每个神经元一一对应计算L1Loss和MSELoss。 //创建输入为2*2张量,值全为1。target同样大小的张量,元素值为3. inputs = torch.ones((2, 2)) target = torch.ones((2, 2)) * 3...
这里首先注意的点就是 target,这里可以发现和交叉熵那里的标签就不一样了,首先是类型是 float,每个样本属于哪一类的时候要写成独热的那种形式,这是因为看损失函数的计算公式也能看到,每个神经元一一对应的去计算 loss,而不是一个整的神经元向量去计算 loss,看结果也会发现有 8 个 loss,因为每个神经元都一一去计...
ce_loss_fn_sample = torch.nn.CrossEntropyLoss(reduction="none") ce_loss_sample = ce_loss_fn_sample(logits,torch.softmax(target_logits,dim=-1)) print(f"cross entropy loss sample is {ce_loss_sample}") kid_loss_fn_sample = torch.nn.KLDivLoss(reduction="none") kid_loss_sample = kid...
简单来说就是平滑版的L1 Loss。 原理 SoothL1Loss的函数如下: loss(x,y)=1n∑i=1n{.5∗(yi−f(xi))2,if |yi−f(xi)|<1|yi−f(xi)|−0.5,otherwise 仔细观察可以看到,当预测值和ground truth差别较小的时候(绝对值差小于1),其实使用的是L2 Loss;而当差别大的时候,是L1 Loss的平移。So...
2. pytorch中的计算原理及使用问题 Huber损失函数,也就是通常所说SmoothL1损失: SmoothL1对于异常点的敏感性不如MSE,而且,在某些情况下防止了梯度爆炸。在Pytorch中实现的SmoothL1损失是torch.nn.SmoothL1Loss,xxx 和yyy 可以是任何包含nnn个元素的Tensor,默认求均值。这个损失函数很好理解,就是output和target对应元素...
Smooth L1 Loss的原理 Smooth L1 Loss是一种介于L1 Loss和L2 Loss之间的损失函数。在回归任务中,通常使用L2 Loss(也称为MSE,Mean Squared Error)作为损失函数。然而,L2 Loss对异常值(outliers)敏感,因为它是平方误差,导致异常值的影响被放大。 Smooth L1 Loss的定义如下: ...
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; ...
elif loss_type == "l1": loss = F.l1_loss(noise, predicted_noise) else: raise ValueError(f"unknown loss type {loss_type}") return loss def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: b, c, h, w, device, img_size = *x.shape, x....
17.TripletMarginLoss 18.CTCLoss 请运行配套代码,代码中有详细解释,有手动计算,这些都有助于理解损失函数原理。本小节配套代码:/Code/3_optimizer/3_1_lossFunction 1.L1loss class torch.nn.L1Loss(size_average=None, reduce=None) 官方文档中仍...