公式:MultiLabelMarginLoss = max(0, margin - y * ŷ_i + (1 - y) * ŷ_j) , 其中,y是一个二进制矩阵,表示真实标签,每行对应一个样本的标签,ŷ是一个浮点数矩阵,表示模型的预测输出,每行对应一个样本的预测概率,margin是边际参数。 torch.nn.MultiLabelMarginLoss() 10、平滑版L1损失 SmoothL...
12. 多标签 one-versus-all 损失 MultiLabelSoftMarginLoss torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, reduction='mean') 13. cosine 损失 CosineEmbeddingLoss torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=0.0, reduction='mean') 参数: margin:默认值0 14. 多类别分类的hinge损失 M...
输入是一个张量x和一个label张量y(1和-1组成),这里张量的尺寸没有任何限制。我们来分析下在什么时候loss是0, margin假设为默认值1,yn=1的时候,意味着前面提到的比较两个输入是否相似的label为相似,则xn=0,loss=0;y=-1的时候,意味着不能相似,公式变为max(0,1-xn),所以xn=1的时候,loss才等于0,注意,这...
11 2分类的logistic损失 SoftMarginLoss torch.nn.SoftMarginLoss(reduction='mean') 12 多标签 one-versus-all 损失 MultiLabelSoftMarginLoss torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, reduction='mean') 13 cosine 损失 CosineEmbeddingLoss torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=0.0, reduction='mean') 参...
torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 1. 功能:计算二分类任务时的交叉熵(Cross Entropy)函数。在二分类中,label是{0,1}。对于进入交叉熵函数的input为概率分布的形式。一般来说,input为sigmoid激活层的输出,或者softmax的输出。
功能:计算二分类任务时的交叉熵(Cross Entropy)函数。在二分类中,label是{0,1}。对于进入交叉熵函数的input为概率分布的形式。一般来说,input为sigmoid激活层的输出,或者softmax的输出。 主要参数: 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lo...
MarginRankingLoss(margin=0, reduction='none') loss = loss_f_none(x1, x2, target) print(loss) 实验结果 图5 MarginRankingLoss输出结果分析 11、nn.MultilabelMarginLoss 功能:多标签边界损失函数 容易将多标签与多分类任务混淆。 多标签是指一个样本可能对应多个类别。一些任务会将图像进行分类,即风景、...
损失函数(loss function):衡量模型输出与真实标签的差异。 损失函数也叫代价函数(cost function)/ 准测(criterion)/ 目标函数(objective function)/ 误差函数(error function)。 二、Pytorch内置损失函数 1. nn.CrossEntropyLoss 功能:交叉熵损失函数,用于多分类问题。这个损失函数结合了nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss的...
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
🐛 Describe the bug Got different results when running compiled version of torch.nn.functional.multilabel_margin_loss. Reproducer: import torch dtype = torch.float32 C = 6 N = 2 reduction = "none" #backend = "eager" # this works backend =...