nn导出两种类型的接口：模块和函数。你可以同时扩展这两类接口，但是我们建议如果持有所有类型的层的参数...
常见的回归损失函数:L1 Loss、L2 Loss、Smooth L1 Loss 常见的分类损失函数:0-1 Loss、交叉熵、Negative Log-Likelihood Loss、Weighted Cross Entropy Loss 、Focal Loss 这些损失函数通过torch.nn库和torch.nn.functional库导入。这两个库很类似,都涵盖了神经网络的各层操作,只是用法有点不同,nn是类实现,nn.fun...
可以通过直接以函数定义的方式定义一个自己的函数 def my_loss(output, target): loss = torch.mean((output - target)**2) return loss 1. 2. 3. 以类方式定义 Loss函数部分继承自_loss, 部分继承自_WeightedLoss, 而_WeightedLoss继承自_loss, _loss继承自 nn.Module。我们可以将其当作神经网络的一层来...
还有一种说法是加了log后会让每个点的梯度不一样,log函数越接近0的点梯度越大,损失越大,更新的速度也越快,这样可以加快模型的收敛。 4.pytorch代码 以下代码为pytorch官方NLLloss代码,可以看到里面有几个参数,我们大多数情况下使用默认参数设置就好。 torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_in...
1. 直接利用torch.Tensor提供的接口：因为只是需要自定义loss，而loss可以看做对一个或多个Tensor的混合...
1. 什么是损失函数(Loss Function) 损失函数在训练AI模型的过程中,用于计算模型预测值与真实值之间的误差(Error),又称误差函数(Error functi...
自定义损失函数的一种简单方法是直接利用PyTorch的张量操作。以计算一个三元组损失（Triplet Loss）为例，只需定义损失函数的计算逻辑并调用torch提供的张量计算接口。将损失函数封装为一个类，继承自nn.Module，可以方便地在训练过程中使用。实例化后，可以通过调用该类的实例来计算损失，与模型的前向传播...
方案一:只定义loss函数的前向计算公式 在pytorch中定义了前向计算的公式,在训练时它会自动帮你计算反向传播。 方案二:自定义loss函数的forward和backwa...
步骤1：添加⾃定义的类 步骤2：修改使⽤的loss函数 ⾃定义loss的⽅法有很多，但是在博主查资料的时候发现有挺多写法会有问题，靠谱⼀点的⽅法是把loss作为⼀个pytorch的模块，⽐如：class CustomLoss(nn.Module): # 注意继承 nn.Module def __init__(self):super(CustomLoss, self).__init__(...