1.4 Huber Loss / Smooth Mean Absolute Error 1.5 Log-Cosh Loss 1.6 分位数损失(Quantile Loss) 1.7 对比研究 2 二分类损失(Binary Classification Loss) 2.1 二元交叉熵损失(Binary Cross Entropy Loss) 2.2 铰链损失(Hinge Loss) 3 多分类损失(Multi-Class Classification Loss) 3.1 多分类交叉熵损失(Multi-...
回归(regression)是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域,回归经常用来表示输入和输出之间的关系。 在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测(prediction)有关。 当我们想预测一个数值时,就会涉及到回归问题。 常见的例子包括:预测价格(房屋、股票等)、预测住院时间(针对...
[2]. Torch Contributors. (2019). TORCH.NN: Loss Functions. torch.nn - PyTorch 1.9.0 documen...
2、还有其它属于Sigmoid functions的函数: 3、我们知道线性回归(Linear Regression)的损失函数为:loss = (y_pred - y) ** 2 = (x * w - y) ** 2 ,这更是求两个值的距离差。相对于线性回归损失函数,二值化分类(Binary Classification)损失函数(BCELoss):loss = - (y * log(y_pred) + (1 - y...
torch.nn - PyTorch 1.9.0 documentation.https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#loss-functions ...
公式:SoftMarginLoss = log(1 + exp(-y * ŷ)) SoftMarginLoss基于逻辑斯蒂回归(Logistic Regression)的概念,它使用了Sigmoid函数将预测输出映射到0到1之间的概率值,以表示样本属于正类的可能性。 SoftMarginLoss的优点是在计算损失时,将模型输出通过Sigmoid函数转换为概率值,并将其与真实标签进行比较。当模型对...
Loss combinations: In some cases, combining multiple loss functions can improve model performance. For instance, using a combination of cross entropy loss and MSE loss for regression tasks may be beneficial. Backpropagation: When using BCE loss, be careful about the sign of the gradient during ba...
[13],dtype=np.float32)#2.Createmodelprint("Creating13-(10-10)-1DNNregressionmodel\n")net=Net()#allworkdoneabove#3.Trainmodelnet=net.train()#settrainingmodebat_size=10loss_func=T.nn.MSELoss()#meansquarederroroptimizer=T.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.01)n_items=len(train_x)batches_...
[13],dtype=np.float32)#2.Createmodelprint("Creating13-(10-10)-1DNNregressionmodel\n")net=Net()#allworkdoneabove#3.Trainmodelnet=net.train()#settrainingmodebat_size=10loss_func=T.nn.MSELoss()#meansquarederroroptimizer=T.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.01)n_items=len(train_x)batches_...
文档href="pytorch.org/docs/stable">指出 torch.nn.BCEWithLogitsLoss() ⽐ torch.nn.BCELoss() 在数值上更稳定。 所以⼀般来说,torch.nn.BCEWithLogitsLoss() 是更好的选择。然⽽,对于⾼级⽤法,可能希望将 nn.Sigmoid 和torch.nn.BCELoss() 的组合分开。 对于优化器,使用 torch.optim.SGD() ...