accurancy = (outputs.argmax(1) == targets).sum() total_accurancy = total_accurancy + accurancy print("整体测试集上的loss:{}".format(total_test_loss)) print("整体测试集上的正确率:{}".format(total_accurancy/test_data_size)) writer.add_scalar("test_loss",total_test_loss,total_test_...
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...
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损失: 10. 平滑版L1损失 SmoothL1Loss 也被称为 Huber 损失函数。 torch.nn.SmoothL1Loss(reduction='mean') 其中: 11. 2分类的logistic损失 SoftMarginLoss torch.nn.SoftMarg...
L1Loss 创建一个计算输入 x 和目标 y 中的每个元素间平均绝对误差(mean absolute error, MAE)的评估标准 原始损失(即reduction设置为'none'时)可以描述为 ℓ(x,y)=L={l1,…,lN}⊤,ln=|xn−yn|, 其中N为batch size 如果reduction不是'none'(默认为'mean'),那么: ℓ(x,y)={mean(L),if...
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...
(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...
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; ...
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。SooothL1Loss其实是L2Loss和L1Loss的结合,它同时拥有L2 Loss和L1...
注意下面的损失函数都是在单个样本上计算的,粗体表示向量,否则是标量。向量的维度用 N 表示。 nn.L1Loss 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|...