loss(x,y)=1N∑i=1N|x−y| nn.SmoothL1Loss 也叫作 Huber Loss,误差在 (-1,1) 上是平方损失,其他情况是 L1 损失。 loss(x,y)=1N⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪12(xi−yi)2|xi−yi|−12,if |xi−yi|<1otherwise nn.MSELoss 平方损失函数 loss(x,y)=1N∑i=1N|x−y|2 nn.BCELoss...
示例:使用nn.functional.mse_loss import torch import torch.nn.functional as F # 计算MSE损失 loss = F.mse_loss(outputs, targets) 二、常用损失函数及其应用场景 PyTorch提供了多种内置的损失函数,适用于不同的应用场景。 1. 回归损失(Regression Loss) L1 Loss:计算实际值与预测值之间的绝对差之和的平均...
L1 loss 也称Mean Absolute Error,简称MAE,计算实际值和预测值之间的绝对差之和的平均值。 表达式如下: y表示标签,pred表示预测值。 应用场合:回归问题。 根据损失函数的表达式很容易了解它的特性:当目标变量的分布具有异常值时,即与平均值相差很大的值,它被认为对异常值具有很好的鲁棒行。 使用示例: input = tor...
8. nn.SmoothL1Loss 功能:平滑L1损失,也称为Huber损失,主要用于回归问题,尤其是当预测值与目标值差异较大时,比起L1损失更不易受到异常值的影响 size_average reduce reduction beta 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.nn.SmoothL1Loss(reduction='mean') 其中, 用法示例: 代码语言:javasc...
PyTorch 使用示例: torch.nn.SmoothL1Loss(*size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*, *beta=1.0*) torch.nn.functional.smooth_l1_loss(*input*, *target*, *size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*, *beta=1.0*) ...
使用示例: input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.randn(3, 5) mae_loss = torch.nn.L1Loss() output = mae_loss(input, target) L2 loss 也称为Mean Squared Error,简称MSE,计算实际值和预测值之间的平方差的平均值。
(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...
5、nn.L1Loss 回归任务中常用的损失函数。 功能:计算模型输出inputs与真实标签target之差的绝对值 \[L_n=\vert x_n-y_n\vert \] 6、nn.MSELoss 回归任务中常用的损失函数。 功能:计算模型输出inputs与target之差的平方 \[L_n=( x_n-y_n)^2 \] ...
nn.L1Loss(L1损失,也称平均绝对误差MAE):计算模型输出x与目标y之间差的绝对值。常用于回归任务。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 '''代码示例'''loss_func=torch.nn.L1Loss(reduction='mean')'''note:reduction=None 啥也不干 ...