L2损失函数,又称均方误差(Mean Squared Error),是一种衡量模型预测值与实际值之间差异的指标。在回归问题中,L2损失函数可以用于评估模型预测的数值与实际数值之间的均方误差。 【3.Pytorch中的L2损失函数实现】 在PyTorch中,可以使用内置的损失函数类`torch.nn.MSELoss`来实现L2损失函数。例如,假设我们有一个预测值...
在PyTorch中,L2损失函数被封装在torch.nn.MSELoss()类中。该类的工作方式如下: 1.输入:L2损失函数接受两个输入,即模型的预测值和真实的标签值。这两个输入都是张量(Tensor)类型,并且形状需要一致。 2.计算:L2损失函数首先计算预测值和真实标签之间的差异,即(y_pred - y_true)。然后计算差异的平方,得到平方差...
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...
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...
L2 Loss (Mean-Squared Error,MSE) Smooth L1 Loss 0-1 Loss Cross-Entropy Loss Negative Log-Likelihood Loss Weighted Cross Entropy Loss Focal Loss 损失函数(Loss function) 不管是深度学习还是机器学习中,损失函数扮演着至关重要的角色。损失函数(或称为代价函数)用来评估模型的预测值与真实值的差距,损失函数...
具体实现过程:在一个批次(batch)前向传播完成后,得到预测值,然后损失函数计算出预测值和真实值之间的差值,反向传播去更新权值和偏置等参数,以降低差值,不断向真实值接近,最终得到效果良好的模型。 常见的损失函数包括:MSE(均方差, 也可以叫L2Loss),Cross Entropy Loss(交叉熵),L1 Loss(L1平均绝对值误差),Smooth...
pytorch中的所有损失函数都可以通过reduction = ‘mean’或者reduction = ‘sum’来设置均值还是总值。 L1 Loss L1 Loss即绝对值损失,为预测值和真实值间误差的绝对值。 或者 L2 Loss 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。
x = F.relu(self.l2(x)) x = F.relu(self.l3(x)) x = F.relu(self.l4(x))# 最后一层不进行激活,不做非线性变换returnself.l5(x) model = Net()# 构造损失函数和优化器criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()# 此函数,需要一个未激活的输入,它将 交叉熵 和 softmax 的计算进行融合。(这样...
例如当input为[[0.6, 0.2, 0.2], [0.4, 1.2, 0.4]],target= [0, 1], weight = [0.6, 0.2, 0.2] l1 = - 0.60.6 = - 0.36 l2 = - 1.20.2 = - 0.24 loss = -0.36/(0.6+0.2) + -0.24/(0.6+0.2) = -0.75 5.PoissonNLLLo...
主要涉及到L1 loss、L2 loss、Negative Log-Likelihood loss、Cross-Entropy loss、Hinge Embedding loss、Margin Ranking Loss、Triplet Margin loss、KL Divergence. 损失函数分类与应用场景 损失函数可以分为三类:回归损失函数(Regression loss)、分类损失函数(Classification loss)和排序损失函数(Ranking loss)。