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。 举个例子
Smooth L1 Loss常用于目标检测、物体定位等回归任务中。在这些任务中,模型需要预测目标的位置或尺寸,Smooth L1 Loss能够有效地平衡精度和鲁棒性。 Smooth L1 Loss的优缺点 Smooth L1 Loss相比于L2 Loss的优点是对异常值不敏感,能够提高模型的鲁棒性。然而,Smooth L1 Loss的计算相对复杂,因此在计算效率上可能略逊于L2...
8.SmoothL1Loss class torch.nn.SmoothL1Loss(size_average=None, reduce=None, reduction='elementwise_mean') 功能: 计算平滑 L1 损失,属于 Huber Loss 中的一种(因为参数 δ 固定为 1 了)。 参数: size_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...
torch.nn.SmoothL1Loss(size_average=None, *reduce=None, reduction='mean', beta=1.0) importtorch loss=torch.nn.SmoothL1Loss()input=torch.randn(3,5,requires_grad=True)target=torch.randn(3,5)output1=loss(input,target)print('output1: ',output1)# output1: tensor(0.7812, grad_fn=<SmoothL1L...
loss = torch.nn.SmoothL1Loss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.randn(3, 5) output1 = loss(input, target) output2 = torch.nn.functional.smooth_l1_loss(input, target) print('output1: ',output1)
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') ...
L1Loss,也称为MAE，是通过计算目标值与模型输出之间的绝对误差来衡量损失的。公式为 |y_true - y_pred|。L2Loss，常称为MSE，在PyTorch中被称为torch.nn.MSELoss，是通过计算目标值与模型输出之间的差值平方来衡量损失的。公式为 (y_true - y_pred)^2。SmoothL1Loss是一种平滑版本的L1Loss，它...
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...
print(input.size(), target.size(), loss.size()) 输出: 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...
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 ...