L1_loss数学理论支持(mathematical theory) L1_Loss=|x-y|.其中x是输入,y是我们的GroundTruth,L1_Loss是我们的L1损失函数的结果。并且,这里有两种reduction方式,一种是求平均,另一种是求和。where,xisinput,yistarget(GroundTruth),andL1_LossistheresultofL1_loss.Andtherearetwowaysofreductionthatwecanuse:onei...
(1)nn.L1Loss:平均绝对误差(MAE,Mean Absolute Error),计算方法很简单,取预测值和真实值的绝对误差的平均数即可,公式为: 。 PyTorch1.13中nn.L1Loss数据形状规定如下: 早先的版本需要指定 batch_size 大小,现在不需要了。可以设置参数reduction,默认为mean,即取平均值,也可以设置为sum,顾名思义就是取和。 测试...
说明CrossEntropyLoss内部做了softmax和log。 三. 总结 CrossEntropyLoss=NLLLoss+softmax+log 在实际训练中,如果做的是分类任务,且使用CrossEntropyLoss作为损失函数的话,神经网络的部分就没必要加入nn.Softmax或者nn.LogSoftmax等之类的,因为在CrossEntropyLoss已经内置了该功能。
直接以函数形式定义即可 def my_loss(output, target): loss = torch.mean((output - target)**2) return loss 1. 2. 3. 以类的方式定义 需要继承自nn.Module类 class DiceLoss(nn.Module): def __init__(self,weight=None,size_average=True): super(DiceLoss,self).__init__() def forward(self...
1、损失函数 损失函数,又叫目标函数,是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。 损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数,在机器学习过程中,有多种损失函数可供选择,典型的有距离向量,绝对值向量等。 损失Loss必须是标量,因为向量无法比较大小(向量本身需要通过范数等标...
损失函数汇总 Pytorch中,有下列一些损失函数. L1loss torch.nn.L1Loss(size_average=None, reduce=None) 功能: 计算 output 和 target 之差的绝对值,可选返回同维度的 tensor 或者是一个标量。 计算公式: 参数: reduce(bool)- 返回值是否为标量,默认为 True size_average(bool)- 当 reduce=True 时有效。为...
损失函数(Loss Function) 2. PyTorch中内建的损失函数 在torch.nn中内建了很多常用的损失函数,依据用途,可以分为三类: 用于回归问题(Regression loss):回归损失主要关注连续值,例如: L1范数损失(L1Loss), 均方误差损失(MSELoss)等。 用于分类问题(Classification loss):分类损失函数处理离散值,例如,交叉熵损失(Cros...
MSE是mean squared error的缩写,即平均平方误差,简称均方误差。 MSE是逐元素计算的,计算公式为: 旧版的nn.MSELoss()函数有reduce、size_average两个参数,新版的只有一个reduction参数了,功能是一样的。reduction的意思是维度要不要缩减,
MSELoss损失函数中文名字就是:均方损失函数,公式如下所示: 这里loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标。 很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据,因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。