11.MultiLabelMarginLoss 12.SmoothL1Loss 13.SoftMarginLoss 14.MultiLabelSoftMarginLoss 15.CosineEmbeddingLoss 16.MultiMarginLoss 17.TripletMarginLoss 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 class torch....
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...
CTCLoss 连结时间分类损失 (Connectionist Temporal Classification Loss),用于计算连续(未分割)的时间序列和目标序列之间的损失。CTCLoss对输入到目标可能匹配的概率进行求和,生成相对于每个输入节点可微的损失值。输入对目标的匹配可能是“多对一”的,这意味着目标序列的长度必须小于等于输入序列的长度。
计算的是,输入 tensor x 和 target tensor y (包含 1 或 -1) 间的二类分类逻辑损失函数(two-class classification logistic loss )。 九、MultiLabelSoftMarginLoss 什么时候用? SoftMarginLoss的多分类版本 计算的是,输入 tensor x 和 target tensor y (size 为 (N,C) 间,基于最大熵(max-entropy)优化 m...
nn.MultiLabelMarginLoss nn.MultiLabelSoftMarginLoss nn.MultiMarginLoss nn.HingeEmbeddingLoss nn.PoissonNLLLoss nn.KLDivLoss 要点总结 计算公式细节 总的loss计算公式都满足 ,所以下文的公式只写其中的 的计算部分。 nn.L1Loss 就是MAE(mean absolute error),计算公式为 ...
14nn.MultiLabelMarginLoss多标签分类的损失多标签分类优化输入之间的多类多分类铰链损失(基于边际的损失...
2分类的logistic损失 SoftMarginLoss(torch.nn.SoftMarginLoss) ->计算的是,输入 tensor x 和 target tensor y (包含 1 或 -1) 间的二类分类逻辑损失函数(two-class classification logistic loss ) MultiLabelSoftMarginLoss(torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss)->SoftMarginLoss的多分类版本 计算的是,输入 tensor...
loss(x,y)=1N∑i=1,i≠yNmax(0,(margin−xy+xi)p) 其中1≤y≤N表示标签,p默认取 1,margin默认取 1,也可以取别的值。参考 cs231n 作业里对SVM Loss的推导。 nn.MultiLabelMarginLoss 多类别(multi-class)多分类(multi-classification)的 Hinge 损失,是上面 MultiMarginLoss 在多类别上的拓展。同时限...
1.L1loss 2.MSELoss 3.CrossEntropyLoss 4.NLLLoss 5.PoissonNLLLoss 6.KLDivLoss 7.BCELoss 8.BCEWithLogitsLoss 9.MarginRankingLoss 10.HingeEmbeddingLoss 11.MultiLabelMarginLoss 12.SmoothL1Loss 13.SoftMarginLoss 14.MultiLabelSoftMarginLoss
这里的主要变化是使用带有逻辑的二进制交叉熵(BCEWithLogitsLoss)损失函数,而不是用于多类分类的普通交叉熵损失(CrossEntropyLoss)。二进制交叉熵损失允许我们的模型为标签分配独立的概率。 模型摘要显示模型的各个层及其维数。 BertForMultiLabelSequenceClassification( (bert): BertModel( (embeddings): BertEmbeddings(...