torch.nn.MarginRankingLoss是 PyTorch 中用于计算排序损失的损失函数,主要用于学习排序任务。它通过比较两个输入的相对顺序来计算损失,适用于需要对输入进行排序的场景。 MarginRankingLoss计算的是两个输入之间的排序损失,确保在给定的目标标签下,一个输入应该比另一个输入具有更高的值。目标标签可以是 1 或 -1,分别...
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.CosineEmbeddingLos...
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 ...
1], [1, -1]], dtype=torch.float)# 该 loss 为逐个神经元计算,需要为每个神经元单独设置标签loss_f = nn.SoftMarginLoss()output = loss_f(inputs, target)print('SoftMarginLoss损失函数的计算结果为',output)
功能:计算二分类任务时的交叉熵(Cross Entropy)函数。在二分类中,label是{0,1}。对于进入交叉熵函数的input为概率分布的形式。一般来说,input为sigmoid激活层的输出,或者softmax的输出。 主要参数: weight:每个类别的loss设置权值 size_average:数据为bool,为True时,返回的loss为平均值;为False时,返回的各样本的lo...
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=...
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 2分类的logistic损失 SoftMarginLoss
loss_f = nn.MarginRankingLoss(margin=0, reduction='none') 1. 功能:计算两个向量 之间的相似度,用于排序任务 特别说明:该方法计算两组数据之间的差异,返回一个n*n的loss矩阵 主要参数: margin:边界值,x1与x2之间的差异值 reduction="mean: 计算模式,可为none/sum/mean ...
17nn.SoftMarginLossSoftMargin损失二分类优化输入张量之间的二分类逻辑损失 x 和目标张量 y （包含 1...
Loss Function:计算一个样本的一个差异。 Cost Function:计算整个训练集Loss的一个平均值。 Objective Function:这是一个更广泛的概念,在机器学习模型训练中,这是最终的一个目标,过拟合和欠拟合之间进行一个权衡。 而我们一般都是在衡量模型输出和真实标签的差异的时候,往往都直接成损失函数。但是我们得知道这哥仨不...