torch.nn.MSELoss(*size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*) torch.nn.functional.mse_loss(*input*, *target*, *size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*) Smooth L1 Loss Smooth L1 损失函数通过β结合了MSE 和 MAE 的优点,来自 Fast R-CNN 论文。 当真实值和预测...
torch.nn.functional和torch.nn.init import torch.nn.functional as F 这个语句导入了 PyTorch 的 torch.nn.functional 模块，并将其简化为 F。torch.nn.functional 提供了一系列函数，这些函数可以直接用于创建和操作神经网络层。以下是一些常用的 torch.nn.functional 模块中的函数：激活函数：F.relu(input)：应用...
reduction 参数值mean和sum,mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。 输入和标签: input,target维度相同 import torch import torch.nn as nn loss = nn.MSELoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.randn(3, 5) output = loss(input, target) output.back...
The following are 30 code examples of torch.nn.functional.mse_loss(). You can vote up the ones you like or vote down the ones you don't like, and go to the original project or source file by following the links above each example. You may also want to check out all available ...
torch MSELoss是否参与梯度反向传播 一、梯度下降法1.什么是梯度下降法顺着梯度下滑,找到最陡的方向,迈一小步,然后再找当前位,置最陡的下山方向,再迈一小步… 通过比较以上两个图,可以会发现,由于初始值的不同,会得到两个不同的极小值,所以权重初始值的设定也是十分重要的,通常的把W全部设置为0很容易掉到局...
torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction=‘mean’) 该函数默认用于计算两个输入对应元素差值平方和的均值。具体地,在深度学习中,可以使用该函数用来计算两个特征图的相似性。 二、使用方式 import torch# input和target分别为MESLoss的两个输入input = torch.tensor([0.,0.,0.])target =...
函数作用torch.nn.MSELoss() 求predict和target之间的loss。 代码示例单个求其loss: crit = nn.MSELoss() # target = torch.Tensor(1) # target[0] = 10 # res = torch.Tensor(1) #
loss = torch.nn.MSELoss() loss = loss(X, Y) print(loss) loss.backward() print(X.grad) 1. 2. 3. 4. 5. 则 ,范数求导参考1 例如 代码实现 AI检测代码解析 import torch X = torch.tensor([[3, 1], [4, 2], [5, 3]], dtype=torch.float, requires_grad=True) ...
MSELoss(均方误差损失):常用于回归问题,计算预测值与真实值之间的平均平方误差。 CrossEntropyLoss(交叉熵损失):常用于分类问题,计算预测概率(logits)与真实标签之间的交叉熵。 BCELoss(二分类交叉熵损失):用于二分类问题,计算预测概率与真实标签之间的二进制交叉熵。 NLLLoss(负对数似然损失):常用于多分类问题,计算...
转载自:https://www.cnblogs.com/tingtin/p/13902325.html