pred=np.array([[0.8,2.0,1.2]])CELoss=torch.nn.CrossEntropyLoss()forkinrange(3):target=np.array([k])loss2=CELoss(torch.from_numpy(pred),torch.from_numpy(target).long())print(loss2) Output: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 tensor(1.7599,dtype=torch.float64)tensor(0.5...
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...
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...
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...
loss(x,y)=1N∑i=1,i≠yjn∑j=1yj≠0[max(0,1−(xyj−xi))] 这个接口有点坑,是直接从 Torch 那里抄过来的,见 MultiLabelMarginCriterion 的描述。而 Lua 的下标和 Python 不一样,前者的数组下标是从 1 开始的,所以用 0 表示占位符。有几个坑需要注意, 这里的 x,y 都是大小为 N 的向量,...
Focal Loss 的Pytorch 实现以及实验 Focal loss 是 文章 Focal Loss for Dense Object Detection 中提出对简单样本的进行decay的一种损失函数。是对标准的Cross Entropy Loss 的一种改进。 F L对于简单样本(p比较大)回应较小… Huaijin Pytorch的19个Loss Function(上) AI小老弟发表于小老弟的N... Focal Loss...
def loss_function(y_true, y_pred):***some calculation*** return loss 创建均方误差损失函数 (...
loss=((onehot_labels-out)*(onehot_labels-out)).sum() print(loss) #绝对值误差 loss=(abs(onehot_labels-out)).sum() print(loss) #pytorch也提供了one_hot函数 a=F.one_hot(label) print(a) eloss=F.cross_entropy(out,label) print(eloss) __EOF__ 本文作者: 司砚章 本文链接: https...
损失函数(Loss Function) 这是计算一个样本的损失; 代价函数(Cost Function) 这是整个训练集的样本的损失的平均值; 目标函数(Objective Function) 目标函数是一个更广泛的概念,在机器学习中,目标函数包含Cost和Regularization(正则项): 现在了解一下Pytorch中的Loss: ...