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-...
# Define the loss function - For classification problem loss_function = nn.CrossEntropyLoss() # Define the loss function - For regression problem loss_function = nn.MSELoss() # Mean Squared Error loss 另请注意,关于损失函数的选择和处理,可以应用一些额外的考虑因素和技术。 其中一些例子是: 自定义...
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、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 ...
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...
'__main__': for epoch in range(100): for i, data in enumerate(train_loader, 0): # train_loader 是先shuffle后mini_batch inputs, labels = data y_pred = model(inputs) loss = criterion(y_pred, labels) print(epoch, i, loss.item()) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer...
[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_...
# 创建一个线性回归模型类classLinearRegressionModel(nn.Module):#<-继承PyTorch中nn.Module(神经网络)类 def__init__(self):super().__init__()self.weights=nn.Parameter(torch.randn(1,#<-从随机权重开始(这将随着模型学习而调整) dtype=torch.float),#<-PyTorch默认使用float32类型 ...
L1Loss 计算output 和 target 之差的绝对值。 在机器学习和深度学习中,L1范数损失通常用于正则化和稀疏性推动。通过最小化 L1范数 损失,可以鼓励模型产生稀疏的权重或特征选择,因为L1范数倾向于将一些权重或特征设置为零。 torch.nn.L1Loss() 2、 均方误差 ...