PyTorch提供了两个类来计算二分类交叉熵(Binary Cross Entropy),分别是BCELoss() 和BCEWithLogitsLoss()。而他们的主要区别在于,在模型计算出样本的结果后,有没有使用Sigmoid函数。Sigmoid函数的作用是使模型输出的结果压缩到[0,1]之间,使得结果具有概率可解释性。 4. NLLLoss class torch.nn.NLLLoss(weight=None...
然后,我们将计算 L2 损失,公式为: [ \text{L2 Loss} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (true_values[i] - predicted_values[i])^2 ] 在代码中,我们可以使用 PyTorch 的运算来直接计算均方误差: # 计算 L2 损失 (均方误差)loss=torch.mean((true_values-predicted_values)**2)# 计算均方误差 1...
nlloss_output=nllloss_func(logsoftmax_output,y_target) print('nlloss_output:\n',nlloss_output) #直接使用pytorch中的loss_func=nn.CrossEntropyLoss()看与经过NLLLoss的计算是不是一样 crossentropyloss=nn.CrossEntropyLoss() crossentropyloss_output=crossentropyloss(x_input,y_target) print('crossent...
优点:从图2可以看出,Smooth L1函数实际上就是一个分段函数,在[-1,1]之间实际上就是L2 Loss,这样解决了L1中心点不光滑且不可导的问题,在[-1,1]区间外,实际上就是L1 Loss,这样就解决了离群点梯度爆炸的问题。 应用:适用于多数回归任务,使用较多;特征有较大的数值 图2. L1、L2 和平滑 L1 损失函数的图 ...
L2Loss，常称为MSE，在PyTorch中被称为torch.nn.MSELoss，是通过计算目标值与模型输出之间的差值平方来衡量损失的。公式为 (y_true - y_pred)^2。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 ...
均方误差 L2 范数 nn.MSELoss() 平均绝对误差 L1 范数 nn.L1Loss() Smooth L1 Loss Smooth L1 Loss nn.SmoothL1Loss() Huber损失 HuberLoss nn.HuberLoss() KL散度损失 nn.KLDivLoss() 负对数似然损失 nn.NLLLoss() 二分类交叉熵损失 nn.BCELoss() ...
2:torch.nn.MSELoss measures the mean squared error (squared L2 norm) between each element in the inputx and targety. loss =nn.MSELoss() input= torch.randn(1, 2, requires_grad=True) target= torch.randn(1, 2) output= loss(input, target) ...
也就是L2 Loss了,它有几个别称: L2 范数损失 最小均方值偏差(LSD) 最小均方值误差(LSE) 最常看到的MSE也是指L2 Loss损失函数,PyTorch中也将其命名为torch.nn.MSELoss 它是把目标值 g 与模型输出(估计值) y 做差然后平方得到的误差 什么时候使用?
loss+=l2 # Perform backward pass loss.backward()# Perform optimization optimizer.step()# Print statistics minibatch_loss=loss.item()ifi%500==499:print('Loss after mini-batch %5d: %.5f (of which %.5f l2 loss)'%(i+1,minibatch_loss,l2))current_loss=0.0# Process is complete.print('Tr...
在机器学习中,L1正则化、L2正则化和Elastic Net正则化是用来避免过拟合的技术,它们通过在损失函数中添加一个惩罚项来实现。 正则化介绍 L1 正则化(Lasso回归): L1 正则化通过向损失函数添加参数的绝对值的和来实施惩罚,公式可以表示为: 其中L0 是原始的损失函数,λ 是正则化强度,wi是模型参数。