MarginRankingLoss主要用于评估两个样本之间的相对距离或相似度,常用于排序任务。它要求模型能够正确排序一对样本,同时确保排序的置信度达到一定阈值(即margin)。 公式解析:假设有两个输入向量x1和x2,以及一个标签y(通常为1或-1,表示x1是否应该排在x2之前)。MarginRankingLoss的计算公式大致为: loss = max(0, -y...
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...
11.MultiLabelMarginLoss 12.SmoothL1Loss 13.SoftMarginLoss 14.MultiLabelSoftMarginLoss 15.CosineEmbeddingLoss 16.MultiMarginLoss 17.TripletMarginLoss 18.CTCLoss 请运行配套代码,代码中有详细解释,有手动计算,这些都有助于理解损失函数原理。 本小节配套代码: /Code/3_optimizer/3_1_lossFunction 1.L1loss ...
7. MarginRankingLoss torch.nn.MarginRankingLoss(margin=0.0, reduction='mean') 对于mini-batch(小批量) 中每个实例的损失函数如下: 参数: margin:默认值0 8. HingeEmbeddingLoss torch.nn.HingeEmbeddingLoss(margin=1.0, reduction='mean') 对于mini-batch(小批量) 中每个实例的...
MarginRankingLoss:用于评估两个输入之间的相对距离,常用于排序任务。 TripletMarginLoss:计算三元组的损失,用于确定样本之间的相对相似性,常用于人脸识别等任务。 三、实战应用建议 根据任务类型选择合适的损失函数:回归任务通常选择L1 Loss、L2 Loss或Smooth L1 Loss;分类任务则选择CrossEntropyLoss、NLLLoss或BCELoss等...
weight:每个类别的loss设置权值。 size_average:数据为bool,为True时,返回的loss为平均值;为False时,返回的各样本的loss之和。 ignore_index:忽略某个类的损失函数。 reduce:数据类型为bool,为True时,loss的返回是标量。 计算公式如下: loss = nn.CrossEntropyLoss() ...
weight:各类别的loss设置权限 ignore_index:忽略某个类别 reduction:计算模式,可为none/sum/mean none:逐个元素计算 sum:返回所有元素求和,返回标量 mean:加权平均,返回标量(默认) 注意:使用nn.LogSoftmax()将概率归一化,应为交叉熵损失函数一般用在分类任务当中,而分类任务通常需要计算两个输出的概率值,所以交叉熵...
MarginRankingLoss RankingLoss系列是来计算输入样本的距离,而不像MSELoss这种直接进行回归。其主要思想就是分为Margin和Ranking。 MarginRankingLoss公式 Margin 这个词是页边空白的意思,平常我们打印的时候,文本内容外面的空白就叫 Margin。 而在Loss中也是表达类似的意思,相当...
5、nn.L1Loss 回归任务中常用的损失函数。 功能:计算模型输出inputs与真实标签target之差的绝对值 \[L_n=\vert x_n-y_n\vert \] 6、nn.MSELoss 回归任务中常用的损失函数。 功能:计算模型输出inputs与target之差的平方 \[L_n=( x_n-y_n)^2 \] ...
nn.MarginRankingLoss(margin=0.0, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 主要参数: margin:边界值,x1与x2之间的差异值 reduction:计算模式none/sum/mean 图4 MarginRankingLoss计算原理 实验 x1 = torch.tensor([[1], [2], [3]], dtype=torch.float) x2 = torch.tensor([[2], [2]...