1.L1 损失函数是单调递增的,即预测值与真实值之间的差距越大,损失值就越大。 2.L1 损失函数是凸函数,这意味着在优化过程中,函数值随着参数的变化而单调递增或递减,不会出现局部极小值。 3.L1 损失函数在 y_pred 等于 y 时取得最小值 0,当 y_pred 与 y 相差很大时,损失值会迅速增加。 三、L1 损失函...
torch.nn.SmoothL1Loss(*size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*, *beta=1.0*) torch.nn.functional.smooth_l1_loss(*input*, *target*, *size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*, *beta=1.0*) import torch loss = torch.nn.SmoothL1Loss() input = torch.randn(...
torch l1 loss公式 摘要: 一、介绍 - 引入话题:torch l1 loss公式 - 说明需求:编写关于torch l1 loss公式的文章 二、l1 loss的概念和原理 - 解释l1 loss:l1 loss是一种常用的损失函数,用于衡量模型预测值与真实值之间的差异 - 说明l1 loss的原理:通过计算预测值与真实值之差的绝对值之和来得到损失值 三、...
loss = nn.L1Loss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.randn(3, 5) output = loss(input, target) output.backward() 2 均方误差损失 MSELoss 用于测量输入 x 和目标 y 中每个元素之间的均方误差(平方 L2 范数)。 图1 主要参数: reduction 参数值mean和sum,mean:返回l...
torch.nn.L1Loss(reduction='mean') 参数: reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。 2 均方误差损失 MSELoss 计算output 和 target 之差的均方差。 torch.nn.MSELoss(reduction='mean') 参数: ...
在Torch中常用的损失函数包括:1. nn.CrossEntropyLoss:交叉熵损失函数,常用于多分类问题。2. nn.MSELoss:均方误差损失函数,常用于回归问题。3. nn.L1...
Torch损失函数详解 1. L1Loss: 计算output与target的绝对值差。reduction参数可选mean或sum，分别返回平均值或总和，默认为mean。输入和标签需要维度相同。2. 均方误差损失 MSELoss: 测量x和y中每个元素的均方误差。reduction同上，输入和标签要求维度一致。3. CrossEntropyLoss: 用于神经网络输出的归一化和...
nn.SmoothL1Loss:平滑L1损失函数,用于回归任务。 nn.BCEWithLogitsLoss:结合了Sigmoid函数和二元交叉熵损失的损失函数,用于二分类任务。 nn.MarginRankingLoss:边际排名损失函数,用于学习能够区分正负样本的模型。 nn.HingeEmbeddingLoss:铰链嵌入损失函数,用于学习支持向量机(SVM)模型。 nn.MultiLabelSoftMarginLoss:多标...
L1 loss、L2 loss、smooth L1 loss原理与区别 首先先贴一下这几个损失函数的图像: L1 loss: 其中,yi是真实值,f(xi)是预测值,n是样本点个数 优缺点: 优点:无论对于什么样的输入值,都有着稳定的梯度,不会导致梯度爆炸问题,具有较为稳健性的解 ...
SmoothL1Loss的数学定义 SmoothL1Loss是一种平滑的损失函数,它对于目标和预测之间的差异进行鲁棒的度量。其数学定义如下: plaintextCopy code SmoothL1Loss(x, y) = 0.5 * (x - y)^2, 如果|x - y| < 1 = |x - y| - 0.5, 其他情况 其中,x是预测值,y是目标值。当|x - y|小于1时,它的倒数部...