reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。 2 均方误差损失 MSELoss 计算output 和 target 之差的均方差。 torch.nn.MSELoss(reduction='mean') 参数: reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;su...
randn(3, 5) output = loss(input, target) 7. nn.MSELoss 功能:均方误差损失函数,计算预测值和真实值之间差的平方的平均值,用于回归问题。 主要参数: reduction:计算模式,可为none /sum /mean ①. none:逐个元素计算 ②. sum:所有元素求和,返回标量 ③. mean:加权平均,返回标量 代码语言:javascript ...
reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。 2、均方误差损失 MSELoss 计算output 和 target 之差的均方差。 torch.nn.MSELoss(reduction=‘mean’) 参数: reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。 3、...
Huber函数是对MAE和MSE二者的综合,其在函数值为0时,它也是可微分的。,其包含了一个超参数δ,δ 值决定了 Huber侧重于 MSE 还是 MAE 的优秀形式表现 当δ~ 0时,Huber损失会趋向于MSE; 当δ~ ∞(很大的数字),Huber损失会趋向于MAE ...
损失函数 (Loss Function) 损失函数MSELoss(均方误差损失函数)BCELoss、BCEWithLogitsLossCrossEntropyLossL1LossSmoothL1Loss各个损失函数的导数计算值: y^{'}_{i}真实值: y_{i}pytorch很多的 loss 函数都有… 任宇翔 损失函数技术总结及Pytorch使用示例 作者丨仿佛若有光 来源丨CV技术指南 损失函数技术总结...
criterion=nn.SmoothL1Loss()loss=criterion(sample,target)print(loss) 最后结果是:0.625。 3、nn.MSELoss 平方损失函数。其计算公式是预测值和真实值之间的平方和的平均数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 criterion=nn.MSELoss()loss=criterion(sample,target)print(loss) ...
loss(x,y)=1N∑i=1N|x−y| nn.SmoothL1Loss 也叫作 Huber Loss,误差在 (-1,1) 上是平方损失,其他情况是 L1 损失。 loss(x,y)=1N⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪12(xi−yi)2|xi−yi|−12,if |xi−yi|<1otherwise nn.MSELoss
均方误差 L2 范数 nn.MSELoss() 平均绝对误差 L1 范数 nn.L1Loss() Smooth L1 Loss Smooth L1 Loss nn.SmoothL1Loss() Huber损失 HuberLoss nn.HuberLoss() KL散度损失 nn.KLDivLoss() 负对数似然损失 nn.NLLLoss() 二分类交叉熵损失 nn.BCELoss() ...
1L1范数损失L1Loss 计算output 和 target 之差的绝对值。 torch.nn.L1Loss(reduction='mean') 参数: reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。 2均方误差损失MSELoss 计算output 和 target 之差的均方差。
均方差损失函数mse_loss()与交叉熵损失函数cross_entropy() 1.均方差损失函数mse_loss() 均方差损失函数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值。 MSE=1N(y‘−y)2MSE=1N(y‘−y)2 N为样本个数,y'为预测数值,y为正确数值。 代码实例: import torch import torch.nn.functional as F if __...