loss = CrossEntropyLoss(input, target) 我们看CrossEntropyLoss函数里面的实现,是下面这样子的: def forward(self, input, target): return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight, ignore_index=self.ignore_index, reduction=self.reduction) 是调用的torch.nn.functional(俗称F)中的cross_entro...
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。 torch.nn.MSELoss(reduction='mean') 参数: reduction-三个值,none: 不...
MSE是逐元素计算的,计算公式为: 旧版的nn.MSELoss()函数有reduce、size_average两个参数,新版的只有一个reduction参数了,功能是一样的。reduction的意思是维度要不要缩减,以及怎么缩减,有三个选项: 'none': no reduction will be applied. 'mean': the sum of the output will be divided by the number of...
ignore_index(int)- 忽略某一类别,不计算其 loss,其 loss 会为 0,并且,在采用 size_average 时,不会计算那一类的 loss,除的时候的分母也不会统计那一类的样本。 5.KLDivLoss class torch.nn.KLDivLoss(size_average=None, reduce=None, reduction='elementwise_mean') 功能: 计算input 和 target 之间的 ...
PyTorch中MSELoss的使用 参数 torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction: str = 'mean') size_average和reduce在当前版本的pytorch已经不建议使用了,只设置reduction就行了。 reduction的可选参数有:'none'、'mean'、'sum' reduction='none':求所有对应位置的差的平方,返回的仍然是一个和原来...
pytorch中的所有损失函数都可以通过reduction = ‘mean’或者reduction = ‘sum’来设置均值还是总值。 L1 Loss L1 Loss即绝对值损失,为预测值和真实值间误差的绝对值。 或者 L2 Loss L2Loss 通常也被称作MSE Loss,pytorch中使用nn.MSELoss,即均方差损失,为预测值与真实值间误差的平方。
代码实现由torch.nn.L1Loss的参数reduction决定,当参数reduction 选择‘mean’ 或’none’时,即为MAE, 选择’sum’时即为L1 loss; loss_func = torch.nn.L1Loss() input = torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4)) target = torch...
loss_f = nn.MSELoss(reduction='none') 1. 功能:计算inputs与target之差的平方 主要参数: reduction=”mean”: 计算模式,可为none/sum/mean 7.SmoothL1Loss loss_f = nn.SmoothL1Loss(reduction='none') 1. 功能:就是平滑版的L1 Loss 主要参数: ...
reduction:在[none, mean, sum]中选,string型。none表示不降维,返回和target相同形状;mean表示对一个batch的损失求均值;sum表示对一个batch的损失求和。 其中参数weight、ignore_index、reduction要在实例化CrossEntropyLoss对象时指定,例如: loss = torch.nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') ...
PyTorch官方更推荐使用BCEWithLogitsLoss这个内置了sigmoid函数的类。内置的sigmoid函数可以让精度问题被缩小(因为将指数运算包含在了内部),以维持算法运行时的稳定性。所以,当我们的输出层使用sigmoid函数时,我们就可以使用BCEWithLogitsLoss作为损失函数。 类似MSELoss类,BCEWithLogitsLoss和BCELoss中也有参数reduction(默认...