这里,就是class 就是索引,(调用 nn.CrossEntropyLoss需要注意),这里把Softmax求p 和 ylog(p)写在一起,一开始还没反应过来。 5、nn.BCELoss 二分类交叉熵的含义其实在交叉熵上面提过,就是把{y, 1-y}当做两项分布,计算出来的loss就比交叉熵大(也就是包含的信息更多了,因为包含了正类和负类的loss了)。
torch.nn.BCELoss(weight=None, reduction=‘mean’) 参数: weight (Tensor, optional) – 自定义的每个 batch 元素的 loss 的权重. 必须是一个长度为 “nbatch” 的的 Tensor 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...
# 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,...
http://jackon.me/posts/why-use-cross-entropy-error-for-loss-function/ 2、class torch.nn.BCELoss(weight=None, reduction='elementwise_mean') shape: N 为一批数据的数量 input: ( N , ∗ ), 意味着任何数量的附加维度 Target: (N,∗), shape与input相同 二分类的交叉熵函数。使用该函数之前先...
importtorch#定义loss函数loss_function=torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,ignore_index=-100,reduction='mean')##weight:tensor类型或None,tensor格式:(K,)##作用:对标签中的各类别指定计算loss的权重(当标签为某类时,计算的loss值更大或更小,使得参数优化更快或更慢),None时默认各类权重相等。##ignore_...
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...
以一个简单例子来说明各个 Loss 函数的使用 label_numpy = np.array([[0, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 0], [0, 0, 0, 1]], dtype=np.float) # 模拟 标签 out_numpy = np.array(
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...
nn.MSELoss 均方损失函数,用法和上面类似,这里 loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,iii 是下标。 loss_fn=torch.nn.MSELoss(reduce=False,size_average=False)input=torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4))target=torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4))loss=loss_fn(input,target)print...
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...