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...
CLASS torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 1 reduce与size_average: reduce = False,损失函数返回的是向量形式的 loss,这种情况下参数 size_average 失效 reduce = True, 损失函数返回的是标量形式的 loss,这种情况下: 1)当 size_average = True 时,返回 loss.mean(),即...
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交叉熵损...
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 ...
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) ...
回归模型损失函数 (MSE、MAE、Huber损失函数的优缺点,总结应用情形) 分类模型损失函数 (熵、最大似然) 一.基础知识 在理解各种损失函数的选择原理之前,先回顾一下损失函数、模型训练、训练方法的相关基本概念 损失函数(Loss Function):用来估量模型的预测值 f(x)与真实值 y的偏离程度,以下是选择损失函数的基本要求...
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() ...
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 __...
回归模型损失函数 (MSE、MAE、Huber损失函数的优缺点,总结应用情形) 分类模型损失函数 (熵、最大似然) 一、基础知识 在理解各种损失函数的选择原理之前,先回顾一下损失函数、模型训练、训练方法的相关基本概念。 损失函数(Loss Function): 用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的偏离程度,以下是选择损失函数的...
2.6 铰链损失函数(Hinge Loss Function) ,其中 , Hinge Loss function 一般在分类算法使用的分类函数,尤其使用于SVM。 优点:稳定的分类面,凸函数。可以极大化分类间隔。 3. 代价函数 3.1 均方误差(Mean Square Error) 均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值,MSE用来评估模型的好坏程度,MSE越小说明预测...