关键的loss,也是训练所要做的事情 直接上pytorch 注意:这里使用cpu模式,可以增加todevice的cuda判断使用cuda加速运算。 网络搭建 class LinearRegression(torch.nn.Module): """ Linear Regressoin Module, the input features and output features are defaults both 1 """ def __init__(self): super().__init...
model = LogisticRegressionModel() #令 y =1, BCELoss损失函数可以写成:loss = - log(y_pred),要使loss最小,参数调整(权重w和偏置b),y_pred取值要最大(取1) #令 y =0, BCELoss损失函数可以写成:loss = log(1 - y_pred),要使loss最小,参数调整(权重w和偏置b),y_pred取值要最小(取0) # 当...
选择’sum’时即为L1 loss; loss_func = torch.nn.L1Loss() input = torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4)) target = torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4)) loss = loss_func(input, target) print(input); print(targ...
损失函数可以分为三类:回归损失函数(Regression loss)、分类损失函数(Classification loss)和排序损失函数(Ranking loss)。 应用场景:回归损失:用于预测连续的值。如预测房价、年龄等。分类损失:用于预测离散的值。如图像分类,语义分割等。排序损失:用于预测输入数据之间的相对距离。如行人重识别。 L1 loss 也称Mean Abs...
损失函数(Loss Function) 2. PyTorch中内建的损失函数 在torch.nn中内建了很多常用的损失函数,依据用途,可以分为三类: 用于回归问题(Regression loss):回归损失主要关注连续值,例如: L1范数损失(L1Loss), 均方误差损失(MSELoss)等。 用于分类问题(Classification loss):分类损失函数处理离散值,例如,交叉熵损失(Cros...
线性回归(linear regression)可以追溯到19世纪初,它在回归的各种标准工具中最简单而且最流行。线性回归基于几个简单的假设:首先,假设自变量x和因变量y之间的关系是线性的,即y可以表示为x中元素的加权和,这里通常允许包含观测值的一些噪声;其次,我们假设任何噪声都比较正常,如噪声遵循正态分布。
损失函数可以分为三类:回归损失函数(Regression loss)、分类损失函数(Classification loss)和排序损失函数(Ranking loss)。 应用场景:回归损失:用于预测连续的值。如预测房价、年龄等。分类损失:用于预测离散的值。如图像分类,语义分割等。排序损失:用于预测输入数据之间的相对距离。如行人重识别。
公式:SoftMarginLoss = log(1 + exp(-y * ŷ)) SoftMarginLoss基于逻辑斯蒂回归(Logistic Regression)的概念,它使用了Sigmoid函数将预测输出映射到0到1之间的概率值,以表示样本属于正类的可能性。 SoftMarginLoss的优点是在计算损失时,将模型输出通过Sigmoid函数转换为概率值,并将其与真实标签进行比较。当模型对...
接下来我们要对我们搭建好的神经网络进行训练,我训练了2000轮(epoch),先更新结果prediction再计算损失,接着清零梯度,然后根据loss反向传播(backward),最后进行优化,找出最优的拟合曲线。 for t inrange(2000): prediction =net(x) loss =loss_func(prediction, y) ...
如果你的 conda 版本更旧一些,你也许需要运行 source activate 02-linear-regression 来激活环境。对以上步骤的更详细的解释可参阅本教程的前一篇文章。 首先我们导入 Numpy 和 PyTorch: 训练数据 训练数据可以使用两个矩阵表示:输入矩阵和目标矩阵;其中每个矩阵的每一行都表示一个观察结果,每一列都表示一个变量。