原因二 torch.nn.functional.nll_loss()使用条件不满足 执行方案一,并不能解决我的问题。于是开始寻找交叉熵函数本身的问题,于是查询了torch.nn.functional.nll_loss()函数上。不同于nn.CrossEntropyLoss(),nn.functional.nll_loss()并没有对预测数据,进行对数运算,这样一来,就需要再网络模型的输出中补充上对数运...
# output1: tensor(0.7812, grad_fn=<SmoothL1LossBackward0>) # output2: tensor(0.7812, grad_fn=<SmoothL1LossBackward0>) 0-1 Loss 0-1 Loss 它直接比较预测值和真实值是否一致,不一致为1,一致为0。 L(y,f(x))= \left\{\begin{matrix} 0, y=f(x) \\ 1,y \not = f(x) \end{matrix...
dim:0表示按列操作,则每列都是除以该列下平方和的开方;1表示按行操作,则每行都是除以该行下所有元素平方和的开方 最后分类层降至一维,但是不显式使用sigmoid,而使用torch.nn.BCEWithLogitsLoss作为loss function self.outputs = nn.Linear(NETWORK_WIDTH,1)defforward(self, x):# other layers omittedx =self...
公式:MarginRankingLoss = max(0, -y * (ŷ_p - ŷ_n) + margin) , 其中,y为标签,取值为1或-1,表示正样本或负样本;ŷ_p为正样本的预测得分;ŷ_n为负样本的预测得分;margin为边际,是一个预先指定的超参数。 MarginRankingLoss的目标是将正样本的预测得分(正例)与负样本的预测得分(负例)之间...
pytorch的loss pytorch的loss要收敛 一:pytorch.nn常用知识整理 构建神经网络 1.激活函数 (1)softmax函数: 将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内; 很多时候,Sigmoid 作为最后一层的激活函数与交叉嫡代价函数组合; 如果需要将输出解释为概率分布,一般建议用softmax激活函数。
1、由于pytorch的动态计算图,当我们使用loss.backward()和opimizer.step()进行梯度下降更新参数的时候,梯度并不会自动清零。并且这两个操作是独立操作。 2、backward():反向传播求解梯度。 3、step():更新权重参数。 基于以上几点,正好说明了pytorch的一个特点是每一步都是独立功能的操作,因此也就有需要梯度清零的...
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...
题主可以参考下fairseq这个库,进程中如果有bs为零的情况,直接创建一个dummy tensor避免前向出错。各...
迭代360次即可得到99%的准确率,损失loss=0.05。当修改bias=5时,需要迭代960次模型才能收敛,loss=0.14,得到99%的准确率。原因:模型初始化一般有0均值,需要逐渐靠近最优分类平面。bias=5的初始化距离分类平面较远。可以看出,如果训练数据有良好的分布或权重有良好的初始化,可以加速模型的训练。
#比较合适的是用tmpx.loss,tmpx.logits来得到以下输出值。 SequenceClassifierOutput(loss=tensor(1.2209, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward>), logits=tensor([[-0.0275, -0.2090, -0.1251, -0.2942], [ 0.0310, -0.2028, -0.1399, -0.3605], [-0.0671, -0.3543, -0.1225, -0.4625], [ ...