2、nn.SmoothL1Loss SmoothL1Loss 也叫作 Huber Loss,误差在 (-1,1) 上是平方损失,其他情况是 L1 损失。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 criterion=nn.SmoothL1Loss()loss=criterion(sample,target)print(loss) 最后结果是:0.625。 3、nn.MSELoss 平方损失函数。其计算公式是预测值和真...
KL散度损失 nn.KLDivLoss() 负对数似然损失 nn.NLLLoss() 二分类交叉熵损失 nn.BCELoss() 多类别交叉熵损失 nn.CrossEntropyLoss() 余弦相似度损失 损失函数概念 损失函数: 衡量模型输出与真实标签的差异。 通常,说到损失函数会出现3个概念 (1)损失函数(Loss Function):计算单样本的差异 Loss=f(y,^y)Loss...
reduce(bool)- 返回值是否为标量,默认为True 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。 实例: /Code/3_optimizer/3_1_lossFunction/3_CroosEntropyLoss.py 补充: output不仅可以是向量,还可以是图...
# Defining Mean Absolute Error loss function def mae(pred, true): # Find absolute difference differences = pred - true absolute_differences = np.absolute(differences) # find the absoute mean mean_absolute_error = absolute_differences.mean() return mean_absolute_error mae_value = mae(y_pred,...
loss(x,y)=1N∑i=1N|x−y| nn.SmoothL1Loss 也叫作Huber Loss,误差在 (-1,1) 上是平方损失,其他情况是 L1 损失。 loss(x,y)=1N⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪12(xi−yi)2|xi−yi|−12,if|xi−yi|<1otherwise nn.MSELoss 平方损失函数 ...
损失函数(loss function):衡量模型输出与真实标签的差异。 损失函数也叫代价函数(cost function)/ 准测(criterion)/ 目标函数(objective function)/ 误差函数(error function)。 二、Pytorch内置损失函数 1. nn.CrossEntropyLoss 功能:交叉熵损失函数,用于多分类问题。这个损失函数结合了nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss的...
6 BCEWithLogitsLoss BCEWithLogitsLoss损失函数把 Sigmoid 层集成到了 BCELoss 类中. 该版比用一个简单的 Sigmoid 层和 BCELoss 在数值上更稳定, 因为把这两个操作合并为一个层之后, 可以利用 log-sum-exp 的 技巧来实现数值稳定。 torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=...
pytorch han loss不下降 pytorch loss function,1.损失函数简介损失函数,又叫目标函数,用于计算真实值和预测值之间差异的函数,和优化器是编译一个神经网络模型的重要要素。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量来比较)。损失函数一般
1、 L1范数损失 L1Loss 计算output 和 target 之差的绝对值。 torch.nn.L1Loss(reduction=‘mean’) 参数: reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。 2、均方误差损失 MSELoss 计算output 和 target 之差的均方差。
1. 直接利用torch.Tensor提供的接口 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...