复制代码 import torchimport torch.nn.functional as Ffrom torch.autograd import Variablefrom torch.nn.modules.loss import _WeightedLossclass SmoothCrossEntropyLoss(_WeightedLoss):def __init__(self, weight=None, reduction='mean', smoothing=0.0):super().__init__(weight=weight, reduction=reduction)...
一、交叉熵损失(CrossEntropyLoss) 二、LabelSmooth 三、公式推导 四,总结 前言 因为最近跑VIT的实验,所以有用到timm的一些配置,在mixup的实现里面发现labelsmooth的实现是按照最基本的方法来的,与很多pytorch的实现略有不同,所以简单做了一个推导。 一、交叉熵损失(CrossEntropyLoss) 先简单讲一下交叉熵损失,也是...
即 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 直接用标签计算交叉熵,而 softmax_cross_entropy_with_logits 是标签的onehot向量参与计算。softmax_cross_entropy_with_logits 的 labels 是 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 的 labels 的一个独热版本(one hot version) 3、tf.nn.sigmoid_cross_entropy_...
2 CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数) 3 NLLLoss(最大似然损失函数) 4 MSELoss(平方损失函数) 5 DiceLoss(用于计算两个样本点的相似度的距,主要应用,语义分割等) 6 Focal Loss 7 Chamfer Distance(CD、倒角距离) 8 Earth Mover’s Distance (EMD、推土机距离) 9 Density-aware Chamfer Distance (DCD) 10 sm...
一、交叉熵损失 (CrossEntropyLoss) 二、LabelSmooth 三、公式推导 四,总结 浅谈LabelSmooth 的两种实现以及推导_蒋【GiantPandaCV 导语】因为最近跑 VIT 的实验,所以有用到 timm 的一些配置,在 mixup 的实现里面发现 labelsmooth 的实现是按照最基本的方法来的,与很多 pytorch 的实现略有不同,所以简单做...
3.1 BCELoss与CrossEntropyLossBCELoss适用于二元分类，也可扩展到多标签，而CrossEntropyLoss适用于多分类和二分类，通常在pytorch中使用nn.CrossEntropyLoss()，其底层是log_softmax和nll_loss的组合。3.2 L1 Loss与SmoothL1LossL1 Loss（MAELoss）在深度学习中较少用，而SmoothL1 Loss在Faster-RCNN...
在PyTorch中，常用的损失函数如CrossEntropyLoss（交叉熵损失）与NLLLoss（负对数似然损失）紧密相关，通过log_softmax和nll_loss函数实现。二元交叉熵BCELoss则适用于二分类和多标签问题，而L1 Loss（平均绝对误差）和SmoothL1Loss（平滑L1损失）适用于回归任务，尤其是对抗离群点的影响。MSELoss（均方误差...
分类损失1、0-1loss2、Cross Entropyloss3、HingeLoss4、Modifined HuberLoss5、SoftmaxLoss6、ExponentialLoss回归损失1、均方误差(MSE,又称L2损失)2、平均绝对误差(MAE,又称L1损失) 3、HuberLoss(平滑的绝对损失) 4、Log-cosh 5、分位数损失 L1,L2,smooth L1 ...
这个形式就和交叉熵形式一致,所以NLLLoss也叫CrossEntropyLoss。 二、LabelSmooth 由于Softmax会存在一个问题,就是Over Confidence,会使得模型对于弱项的照顾很少。LabelSmooth的作用就是为了降低Softmax所带来的的高Confidence的影响,让模型略微关注到低概率分布的权重。这样做也会有点影响,最终预测的时候,模型输出的置信...
二分类交叉熵损失函数Binary Cross Entropy Loss 平方误差损失(L2 loss) 每个训练示例的平方误差损失,也称为“L2损失”,是实际值与预测值之差的平方。 相应的代价函数是,这些平方误差的均值(MSE) MSE损失函数。它是一个正二次函数(形式为ax^2 + bx + c,其中a > 0)二次函数只有全局最小值,因此,始终保证梯...