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...
SooothL1Loss其实是L2Loss和L1Loss的结合,它同时拥有L2 Loss和L1 Loss的部分优点。1. 当预测值和ground truth差别较小的时候(绝对值差小于1),梯度不至于太大。(损失函数相较L1 Loss比较圆滑)2. 当差别大的时候,梯度值足够小(较稳定,不容易梯度爆炸)。 什么时候使用? 回归 当特征中有较大的数值 适合大多数...
SmoothL1Loss 如果绝对差小于1,则创建一个使用平方项的误差评估标准;否则使用L1项计算误差。相比于MSELoss,该损失对异常值不是那么敏感,在某些情况下可以防止梯度爆炸。(如Fast R-CNN论文中提到的那样)。SmoothL1Loss也被称为Huber Loss SmoothL1Loss计算方式 loss(x,y)=1n∑izi 其中, zi 为: zi={0.5(xi...
在PyTorch 中,可以通过调用nn.L1Loss()函数来创建一个 L1 损失函数的实例。同时,它也可以作为一个组件被添加到神经网络模型中,用于反向传播计算梯度。 MSELoss nn.MSELoss也称为均方误差(Mean Squared Error,MSE)。它计算预测值与真实值之间的差异(即误差),然后取平方并求和,最后除以样本数量得到平均误差。具体来...
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。 2. 均方误差损失 MSELoss 计算output 和 target 之差的均方差。
importtorch.nn.functionalasFmse=F.mse_loss(x*w,torch.ones(1))# x*w即为实际label值,torch.ones即为pred(预测值)print(mse) 输出 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 tensor(1.) 以上进行了运算:(1-2)2 = >1 在实际使用求导功能中,我们一般使用autograd.grad功能(自动求导)进行运算...
L2Loss 通常也被称作MSE Loss,pytorch中使用nn.MSELoss,即均方差损失,为预测值与真实值间误差的平方。 或者 Smooth L1 Loss Smooth L1 Loss为L1 Loss的平滑处理。L1 Loss易受异常点影响,且绝对值的梯度计算在0点容易丢失梯度。Smooth L1 Loss在0点附近是强凸,结合了平方损失和绝对值损失的优点。
SmoothL1Loss是一种平滑版本的L1Loss，它在预测值和ground truth之间的差别较小时使用L2Loss，在差别较大时使用L1Loss。公式为 max(0.5*(|y_true - y_pred|)^2, |y_true - y_pred| - 0.5)。优点是当预测值和ground truth差别较小时，梯度不至于太大，损失函数较为平滑；当差别大时，梯度...
norm_type:规定范数的类型。默认为2,即L2范数。如果设置为1,则使用L1范数;如果设置为0,则使用无穷范数。 这段代码的工作流程如下: outputs = model(data):前向传播,计算模型的输出。 loss = loss_fn(outputs, target):计算损失函数。 optimizer.zero_grad():清零所有参数的梯度缓存。