因此,当模型进行分类时,其结果不再仅是1或0,而是我们所要求的1-ε和ε,从而带标签平滑的交叉熵损失函数为如下公式。 ?...PyTorch中的使用 在PyTorch中,带标签平滑的交叉熵损失函数实现起来非常简单。首先,让我们使用一个辅助函数来计算两个值之间的线性组合。...,选择ResNet架构并以带标签平滑的交叉熵损失函数...
tf.keras.losses.Huber(delta=1.0, reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO, name='huber_loss') 公式:error = y_true - y_pred 参数: delta:float类型,Huber损失函数从二次变为线性的点。 reduction:传入tf.keras.losses.Reduction类型值,默认AUTO,定义对损失的计算方式。 PyTorch: L1Loss torch.nn.L1Loss...