Log-cosh是回归任务中使用的另一个比L2更平滑的函数。Log-cosh是预测误差的双曲余弦的对数。 **优点:**对于小的x,log(cosh(x))近似等于(x ** 2) / 2,对于大的x,近似等于abs(x) - log(2)。这意味着“logcosh”的工作方式与均方误差类似,但不会受到偶尔出现的严重错误预测的强烈影响。它具有Huber损
4. Log-Cosh Loss Log-cosh是回归任务中使用的另一个比L2更平滑的函数。Log-cosh是预测误差的双曲余弦的对数。 Plot of Log-cosh Loss (Y-axis) vs. Predictions (X- 优点:log(cosh(x))对于小的x,大约等于(x ** 2) / 2对,对于大的x,大约等于abs(x) - log(2)。这意味着logcosh的工作原理与...
torch.log() torch.log10() torch.log2() torch.exp() torch.pow() 3.3三角函数 torch.abs() torch.acos() torch.cosh() torch.cos() torch.asin() torch.atan() torch.atan2() 详细介绍几个常用的运算函数 torch.add(input, alpha=1, other, out=None) 功能:逐元素计算 input + alpha x other ...
2.对数,指数,幂函数 torch.log(input, out=None) torch,log10(input, out=None) torch.log2(input, out=None) torch.exp(input, out=None) torch.pow(input, out=None) 3.三角函数 torch.abs(input, out=None) torch.acos(input, out=None) torch.cosh(input, out=None) torch.cos(input, out=No...
常见的对数指数运算有:torch.log() | torch.log10() | torch.log2() | torch.exp() | torch.pow()等 常见的三角函数运算有:torch.abs() | torch.acos() | torch.cos() | torch.cosh() | torch.asin() | torch.atan() | torch.atan2()等。
除了上述两种常见的损失函数外,还有许多其他的损失函数,如Hinge Loss、Log Cosh Loss、Huber Loss等。这些损失函数各有特点,适用于不同的场景。例如,Hinge Loss常用于支持向量机(SVM)等机器学习任务;Log Cosh Loss和Huber Loss则适用于回归任务,可以在处理异常值时提供更鲁棒的预测。在实际应用中,选择合适的损失函数...
PyTorch C++ 前端是 PyTorch 机器学习框架的纯 C++ 接口。虽然 PyTorch 的主要接口自然是 Python,但这个 Python API 坐落在一个庞大的 C++ 代码库之上,提供了基础数据结构和功能,如张量和自动微分。C++ 前端暴露了一个纯 C++11 API,扩展了这个底层 C++ 代码库,提供了用于机器学习训练和推断所需的工具。这包括一...
torch.coshtorch.cosh(input, out=None)→ Tensor返回一个新张量,包含输入input张量每个元素的双曲余弦。参数:input (Tensor) – 输入张量 out (Tensor, 可选的) – 输出张量例子:>>> a = torch.randn(4) >>> a -0.6366 0.2718 0.4469 1.3122 [torch.FloatTensor of size 4] >>> torch.cosh(a) ...
feat: support aten.log1p converter by @chohk88 in #2823 feat: support aten.as_strided converter by @chohk88 in #2735 fix: Fix deconv kernel channel num_output_maps where wts are ITensor by @andi4191 in #2678 Aten scatter converter by @apbose in #2664 fix user_guide and tutorial do...
cosh_(self) cos_(self) count_nonzero(self, dim=None) cov(self, *args, **kwargs) cpu(self, memory_format=None) cross(self, other, dim=-1) crow_indices(self) cuda(self, device=None, non_blocking=False, memory_format=None)