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=None, reduction='mean...
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_i...
x=Variable(torch.randn(10,3))y=Variable(torch.FloatTensor(10,3).random_(2))# double the lossforclass1class_weight=torch.FloatTensor([1.0,2.0,1.0])# double the lossforlast sample element_weight=torch.FloatTensor([1.0]*9+[2.0]).view(-1,1)element_weight=element_weight.repeat(1,3)bce_cr...
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的计算过程。通常用于网络最后的分类层输出 主要参数: weight:...
nn.functional.xxx同时传入输入数据和weight,bias等其他参数。 L1 Loss (Mean Absolute Error,MAE) L1损失函数计算预测张量中的每个值与真实值之间的平均绝对误差。它首先计算预测张量中的每个值与真实值之间的绝对差值,并计算所有绝对差值的总和。最后,它计算该和值的平均值以获得平均绝对误差(MAE)。L1损失函数对于处...
weight:各类别的loss设置权限 ignore_index:忽略某个类别 reduction:计算模式,可为none/sum/mean none:逐个元素计算 sum:返回所有元素求和,返回标量 mean:加权平均,返回标量(默认) 注意:使用nn.LogSoftmax()将概率归一化,应为交叉熵损失函数一般用在分类任务当中,而分类任务通常需要计算两个输出的概率值,所以交叉熵...
目标函数Objective Function:Obj = Cost + Regularization 二、交叉熵损失函数 三、NLL \ BCE \ BCEWithLogits Loss. 1、nn.CrossEntropyLoss 功能:nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss()结合,进行交叉熵计算 数据值进行归一化 主要参数: weight:各类别的loss设置权值 ...
1.2.2 通过实验认识CrossEntropyLoss交叉熵中weight参数的作用 # flag =0flag =1ifflag: # def lossfunction//weight设置时需要注意是“向量形式”,有多少个类别就需要设置多长的向量,每个类别都需要设置weight,不想关注的类别可以设置为1.设置weight,不需要关注尺度,只需要关注各类别之间的比例。//设置第0类权重...
实例:/Code/3_optimizer/3_1_lossFunction/2_MSELoss.py 3.CrossEntropyLoss class torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='elementwise_mean') 功能:将输入经过softmax激活函数之后...
交叉熵损失函数,刻画的是实际输出(概率)与期望输出(概率)分布的距离,也就是交叉熵的值越小,两个概率分布就越接近。 CE loss用于分类。 CrossEntropyLoss类定义 import numpy as np class CrossEntropyLoss(): def __init__(self, weight=None, size_average=True): ...