将这样的输出和标签使用SmoothL1Loss进行损失计算时不会报错,因此想当然地认为在函数内部这些元素是一一对应的,然而在实验过程中发现损失不收敛,经过多方探索,最后在阅读自己的代码时发现了这个损失函数计算过程中针对size不同的广播机制,也就是说当某一维度不匹配时,会进行广播以匹配相同的维度,再进行对应元素的损失计算。
将这样的输出和标签使用SmoothL1Loss进行损失计算时不会报错,因此想当然地认为在函数内部这些元素是一一对应的,然而在实验过程中发现损失不收敛,经过多方探索,最后在阅读自己的代码时发现了这个损失函数计算过程中针对size不同的广播机制,也就是说当某一维度不匹配时,会进行广播以匹配相同的维度,再进行对应元素的损失计算。
最小均方值误差(LSE) 最常看到的MSE也是指L2 Loss损失函数,PyTorch中也将其命名为torch.nn.MSELoss 它是把目标值yi与模型输出(估计值)f(xi)做差然后平方得到的误差 loss(x,y)=1n∑i=1n(yi−f(xi))2 什么时候使用? 回归任务 数值特征不大 问题维度不高 SmoothL1Loss 简单来说就是平滑版的L1 Loss。
1.L1 Loss(MAE平均绝对误差) classtorch.nn.L1Loss(size_average=None,reduce=None)功能:计算output和target之差的绝对值,可选返回同维度的tensor或者是一个标量。计算公式:参数:reduce(bool)-返回值是否为标量,默认为Truesize_average(bool)-当reduce=True时有效。为True时,返回的loss为平均值;为False时,返回的...
图2 SmoothL1Loss输出结果 实验 结合图2的实验结果可以看出,相对于L1Loss损失函数,SmoothL1Loss通过"这一平滑"可以减轻离群点带来的影响。 //构建inputs模型输出,对应于公式中的 x,在[-3,3]上平均的取500个数据点 inputs = torch.linspace(-3, 3, steps=500) //构建与 inputs模型输出 同维度的标签target...
这种损失函数结合了L1和L2损失的优点，对于异常值具有更好的稳健性。在深度学习中，SmoothL1Loss常被用于回归问题，其计算公式结合了L1和L2损失的优点，使得在面对异常值时能够保持稳健。这种损失函数在PyTorch中通过torch.nn.SmoothL1Loss(reduction='mean')进行定义，并广泛应用于各种机器学习模型中。11. 2分类的...
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: 平滑版L1损失 SmoothL1Loss 也被称为 Huber 损失函数。 torch.nn.SmoothL1Loss(reduction='mean') 其中
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: 10. 平滑版L1损失 SmoothL1Loss 也被称为 Huber 损失函数。 torch.nn.SmoothL1Loss(reduction='mean') ...
3. nn.SmoothL1Loss(Huber损失函数) Huber损失函数(平滑平均绝对误差)相比平方误差损失。 Huber函数是对MAE和MSE二者的综合,其在函数值为0时,它也是可微分的。其包含了一个超参数δ,δ 值决定了 Huber侧重于 MSE 还是 MAE 的优秀形式表现。 当δ~ 0时,Huber损失会趋向于MSE; ...
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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 criterion=nn.SmoothL1Loss()loss=criterion(sample,target)print(loss) 最后结果是:0.625。 3、nn.MSELoss ...