在多分类任务中,经常采用 softmax激活函数+交叉熵损失函数,因为交叉熵描述了两个概 率分布的差异,然而神经网络输出的是向量,并不是概率分布的形式。所以需要 softmax 激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式,再采用交叉熵损失函数计算 loss。 point:nn.BCELoss()与nn.BCEWithLogitsLoss()区别 PyTorch提...
# output2: tensor(1.4797, grad_fn=<NllLossBackward0>) 请注意,打印输出中的梯度函数grad_fn=<NllLossBackward0>是负对数似然损失(NLL)。这实际上揭示了交叉熵损失将负对数似然损失与log-softmax层相结合。 Negative Log-Likelihood Loss Negative Log-Likelihood (NLL) 损失函数的工作原理与交叉熵损失函数非常...
注意,使用loss.item()可以将张量中的数值提取为一个 Python 数字,以便进行进一步处理或打印。 三、流程图 下面是上述步骤的流程图,帮助你更好地理解整个过程: 导入必要的库创建真实与预测值的张量计算 L2 损失打印损失值 四、总结与建议 通过上述步骤,我们已经实现了一个简单的 L2 损失函数。L2 损失函数在许多机...
L1Loss,也称为MAE，是通过计算目标值与模型输出之间的绝对误差来衡量损失的。公式为 |y_true - y_pred|。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 ...
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...
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? 回归任务 数值特征不大 问题维度不高 三、SmoothL1Loss 简单来说就是平滑版的L1 Loss。
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 L1 Loss(平滑的L1 loss),BCELoss (Binary Cross Entropy)等。下面分别对这些损失函数举例说明。 只写了一部分,后面陆续增加。。 2.1 MSELoss ...
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sklearn中,我们可以使用内置的回归函数来实现 Lasso回归是应用L1正则化的典型模型。它可以通过 Lasso 类实现;Ridge回归使用L2正则化。它可以通过 Ridge 类来实现;Elastic Net回归结合了L1和L2正则化。它通过 ElasticNet 类实现 Pytorch代码实现 但是这些都是最简单的线性回归的扩展,通过上面的介绍,我们看到这些正则化...