公式:MultiLabelSoftMarginLoss = -∑[y_i * log(σ(ŷ_i)) + (1 - y_i) * log(1 - σ(ŷ_i))] ,其中,y_i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_i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,σ表示Sigmoid函数。 MultiLabelSoftMarginLoss计算...
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(...
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。 本小节配套代码: /Code/3_optimizer/3_1_lossFunction 1.L1loss ...
13、nn.MultiLabelSoftMarginLoss MultiLabelSoftMarginLoss第12个损失函数的多标签版本 功能:SoftMarginLoss的多标签版本 nn.SoftMarginLoss(weight=None,size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 主要参数: reduction:计算模式none/sum/mean 1. 2. 3. 4. 5. 图7 MultiLabelSoftMarginLoss计算原理 14...
nn.SoftMarginLoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 主要参数: weight:各类别的Loss设置权值 reduction:计算模式none/sum/mean 13、nn.MultiLabelSoftMarginLoss MultiLabelSoftMarginLoss第12个损失函数的多标签版本 功能:SoftMarginLoss的多标签版本 nn.SoftMarginLoss(weight=None,size_average=...
margin:默认值1 9 、多标签分类损失 MultiLabelMarginLoss torch.nn.MultiLabelMarginLoss(reduction=‘mean’) 对于mini-batch(小批量) 中的每个样本按如下公式计算损失: 其中 12 、多标签 one-versus-all 损失 MultiLabelSoftMarginLoss torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, reduction=‘mean’) ...
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...
18nn.MultiLabelSoftMarginLoss多标签二分类问题的损失多标签二分类优化基于最大熵的多标签一对一损失，...
平滑版L1损失 SmoothL1Loss 也被称为 Huber 损失函数。 torch.nn.SmoothL1Loss(reduction='mean') 其中 2分类的logistic损失 SoftMarginLoss torch.nn.SoftMarginLoss(reduction='mean') 多标签 one-versus-all 损失 MultiLabelSoftMarginLoss torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, reduction='mean') ...
6、nn.NLLLoss 负对数似然损失函数(Negative Log Likelihood) 在前面接上一个 LogSoftMax 层就等价于交叉熵损失了。注意这里的 xlabel 和上个交叉熵损失里的不一样,这里是经过 log 运算后的数值。这个损失函数一般也是用在图像识别模型上。 NLLLoss 的 输入 是一个对数概率向量和一个目标标签(不需要是one-hot...