SmoothL1Loss，也被称为Huber损失函数，在PyTorch中通过torch.nn.SmoothL1Loss(reduction='mean')进行定义。这种损失函数结合了L1和L2损失的优点，对于异常值具有更好的稳健性。在深度学习中，SmoothL1Loss常被用于回归问题，其计算公式结合了L1和L2损失的优点，使得在面对异常值时能够保持稳健。这种损失函数在PyTorch中...
[ \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: AI检测代码解析 # 计算 L2 损失 (均方误差)loss=torch.mean((true_values-predicted_values)**2)# 计算均方误差 1. 2. 这里我们使用...
ignore_index(int)- 忽略某一类别,不计算其 loss,其 loss 会为 0,并且,在采用 size_average 时,不会计算那一类的 loss,除的时候的分母也不会统计那一类的样本。 5.KLDivLoss class torch.nn.KLDivLoss(size_average=None, reduce=None, reduction='elementwise_mean') 功能: 计算input 和 target 之间的 ...
4. 定义损失函数和优化器 在这一步中,我们会使用L2损失函数(均方误差)来衡量模型的好坏,并选择优化器。 model=LinearRegressionModel()# 实例化模型criterion=nn.MSELoss()# 定义MSE损失函数optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)# 定义SGD优化器 1. 2. 3. 5. 训练模型 现在,我们可以开始训练模型。
L2 Loss (Mean-Squared Error,MSE) Smooth L1 Loss 0-1 Loss Cross-Entropy Loss Negative Log-Likelihood 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,损失函数越小,模型的效果越好。损失函数是一个计...
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。
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 ...
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...
l2_weight=1.0l2_parameters=[]forparameterinmlp.parameters():l2_parameters.append(parameter.view(-1))l2=l2_weight*mlp.compute_l2_loss(torch.cat(l2_parameters))# Add l2 loss component loss+=l2 # Perform backward pass loss.backward()# Perform optimization ...