常见的分类损失函数:0-1 Loss、交叉熵、Negative Log-Likelihood Loss、Weighted Cross Entropy Loss 、Focal Loss 这些损失函数通过torch.nn库和torch.nn.functional库导入。这两个库很类似,都涵盖了神经网络的各层操作,只是用法有点不同,nn是类实现,nn.functional是函数
torch.nn.L1Loss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') L1Loss 创建一个计算输入 x 和目标 y 中的每个元素间平均绝对误差(mean absolute error, MAE)的评估标准 原始损失(即reduction设置为'none'时)可以描述为 ℓ(x,y)=L={l1,…,lN}⊤,ln=|xn−yn|, 其中N为batch size 如果reduct...
SmoothL1Loss 也叫作 Huber Loss,误差在 (-1,1) 上是平方损失,其他情况是 L1 损失。 criterion = nn.SmoothL1Loss() loss = criterion(sample, target) print(loss) 1. 2. 3. 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。 criterion = nn.MSEL...
print('loss_sum:\n', loss2) loss_fn3=torch.nn.MSELoss(reduction='mean') loss3=loss_fn3(a, b) print('loss_mean:\n', loss3) 运行结果: 参考资料: pytorch的nn.MSELoss损失函数
【Pytorch基础】torch.nn.CrossEntropyLoss损失函数介绍 https://blog.csdn.net/zfhsfdhdfajhsr/article/details/124689632 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 刘天睿 粉丝- 9 关注- 1 +加关注 0 0 升级成为会员 « 上一篇: 算法导论学习资料 » 下一篇: unet posted @ 2024-02-29 10:56...
先使用nn.Sigmoid做一下映射: 可以看到,映射后的取值已经被规范到了0和1之间。 然后使用BCELoss进行计算: 只使用BCELossWithLogits计算交叉熵 两种方法的计算结果完全一致。不过官方建议使用BCELossWithLogits,理由是能够提升数值计算稳定性。 以后,当你使用PyTorch内置的二分类交叉熵损失函数时,只要保证输入的预测值和...
torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)对由几个输入平面组成的输入信号应用一维卷积。详细信息和输出形状,查看Conv1d参数: input– 输入张量的形状 (minibatch x in_channels x iW) weight– 过滤器的形状 (out_channels, in_channels, kW) ...
我们定义了一个继承自PyTorch nn.Module类的MLP类,并在该类中添加了compute_l1_loss函数,用于计算特定可训练参数的绝对值之和。在训练循环中,我们指定L1权重系数,收集所有参数,计算L1损失,并在误差反向传播之前将其添加到损失函数中。同时,...
nn.CrossEntropyLoss()函数计算交叉熵损失 用法: # output是网络的输出,size=[batch_size, class] #如网络的batch size为128,数据分为10类,则size=[128, 10] # target是数据的真实标签,是标量,size=[batch_size] #如网络的batch size为128,则size=[128] ...
Pytorch的nn.Conv2d()详解 nn.Conv2d()的使用、形参与隐藏的权重参数 二维卷积应该是最常用的卷积方式了,在Pytorch的nn模块中,封装了nn.Conv2d()类作为二维卷积的实现。使用方法和普通的类一样,先实例化再使用。下面是一个只有一层二维卷积的神经网络,作为nn.Conv2d()方法的使用简介:...