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...
loss:tensor(0.0105, grad_fn=<MeanBackward1>) tensor([ nan, 0.1416, -0.0243, -0.0167, 0.0000]) emmm...依旧为nan,问题在理论层面得到了解决,但是,在实现层面依旧没能解决... 3. 源码调试分析 上面源码的问题依旧在Γ(xi)的实现,这个过程,在Python解释器解释的过程或许是这样的: 计算mask∗12.9,对mas...
可以尝试使用不同的损失函数,或者自定义损失函数以更好地适应任务需求。 在分析和解决损失函数数值突然变高的问题时,应该综合考虑模型、数据和训练过程的各个方面,并根据具体情况进行调整。通过细致的调试和优化,通常可以找到问题的根源并采取相应的解决措施。 训练过程loss突然增大可能的原因 在机器学习和深度学习训练过...
6. pytorch中loss函数的参数设置 以CrossEntropyLoss为例: 若reduce = False,那么 size_average 参数失效,直接返回向量形式的 loss,即batch中每个元素对应的loss. 若reduce = True,那么 loss 返回的是标量: 如果size_average = True,返回 loss.mean. 如果size_average = False,返回 loss.sum. weight : 输入一...
Loss function,即损失函数:用于定义单个训练样本与真实值之间的误差; Cost function,即代价函数:用于定义单个批次/整个训练集样本与真实值之间的误差; Objective function,即目标函数:泛指任意可以被优化的函数。 KL散度 = 交叉熵 - 熵 回归损失:用于预测连续的值。如预测房价、年龄等。
这可能导致模型在训练和测试数据上的表现不一致,即出现偏置问题。偏置问题通常是由于数据分布不均衡或模型对不同数据点的敏感性不同所导致的。为了解决这个问题,我们可以使用Huber Loss来调整模型对不同数据点的敏感性。具体来说,我们可以将alpha参数设置为一个随数据点距离而变化的函数。这样,距离较远的数据点将受到...
模型利用log-softmax得到对数似然函数值xn,yn ,其中 yn 表示当前样本的类别索引,从而得到该类别模型的输出对数似然函数值,通过直接最小化负数对然函数达到优化目标。相比于nn.CrossEntropyLoss,需要对输出进行log-softmax操作。 nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 公式: ...
其实这样子做的话,如果每次 batch_size 长度不一样,只能每次都定义 loss_fn 了,不知道有没有更好的解决方案。 nn.BCEWithLogitsLoss 上面的 nn.BCELoss 需要手动加上一个 Sigmoid 层,这里是结合了两者,这样做能够利用 log_sum_exp trick,使得数值结果更加稳定(numerical stability)。建议使用这个损失函数。
importtorch.optimasoptim#新建一个优化器,指定要调整的参数和学习率optimizer = optim.SGD(net.parameters(),lr=0.01)#在训练过程中#先梯度清零(与net.zero_grad()效果一样)optimizer.zero_grad()#计算损失output = net(input)#把target改为Variable(t.from_numpy(y).float())就不会出错了loss = criterion(...
对比结果可以发现 通过 对CrossEntropyLoss函数分解并分步计算的结果,与直接使用CrossEntropyLoss函数计算的结果一致。 2.3 pytorch 和 tensorflow在损失函数计算方面的差异 pytorch和tensorflow在损失函数计算方面有细微的差别的,为啥对比pytorch和tensorflow的差异,因为一个更符合人的想法,一个稍微有一些阉割的问题,导致我们按...