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(...
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...
分析一下,当预测值f(xi)和真实值yi差别较小的时候(绝对值差小于1),其实使用的是L2 loss;差别大的时候,使用的是L1 loss的平移。因此,Smooth L1 loss其实是L1 loss 和L2 loss的结合,同时拥有两者的部分优点: 真实值和预测值差别较小时(绝对值差小于1),梯度也会比较小(损失函数比普通L1 loss...
2022.6 torch中使用l1 l2正则的写法 直接自己写 model是要正则的模型,reg_type选择'l1'还是l2,coef是系数。 def regularization(model:nn.Module, reg_type,coef): int_type=int(reg_type[1]) reg_loss = 0 for module in model.modules(): for param in module.parameters(): reg_loss+=torch.norm(par...
训练了5轮,可以看到loss在逐步下降。train效果评估采用下方代码进行效果评估,主要步骤就是:将所有电影的向量通过模型的物品塔预测出来,并存入到ANN索引中,这了采样了annoy这个ann检索库。 将测试集的用户向量通过模型的用户塔预测出来。然后在ann索引中进行topk距离最近的电影检索,返回 作为topk召回。 最后看看用户真实...
例如,在线性回归中,我们通常使用 L2 范数(平方损失函数)作为损失函数,但在某些情况下,L1 损失函数可以更好地防止过拟合。 2.在分类问题中,L1 损失函数可以用于支持向量机(SVM)中,通过最大化间隔来找到分类边界。 3.在深度学习中,L1 损失函数可以用于训练神经网络。例如,在自编码器中,我们通常使用 L1 损失函数...
L1_reg、L2_reg:正则化项前的系数,权衡正则化项与Nll项的比重代价函数=Nll+L1_reg*L1或者L2_reg*L2_sqrn_epochs:迭代的最大次数(即训练步数),用于结束优化过程dataset:训练数据的路径n_hidden:隐藏层神经元个数batch_size=20,即每训练完20个样本才计算梯度并更新参数 """#加载数据集,并分为训练集、验证...
loss(x,y)=\begin{cases} x,\text{ if}\quad y=1\\ max(0,margin-x), if y=-1 \end{cases} $$ criterion=nn.HingeEmbeddingCriterion() 4_train 模型训练 在所有的步骤中,我觉得训练这一步相对来说是比较复杂的。 首先要定义数据的batch处理方式,然后定义优化方法调用的函数feval,这个函数使用BP算法...
⽬标函数 = 代价函数 + 正则化项(L1或者L2等,惩罚项) 1、 nn.CrossEntropyLoss(交叉熵损失) (1)什么是熵?:熵是信息论中最基本、最核⼼的⼀个概念,它衡量了⼀个概率分布的随机程度,或者说包含的信息量的⼤⼩。 具体公式推导可以参考这篇博主的讲解:,讲解浅显易懂! (2)功能: nn.LogSoftmax (...
我觉得这个做法很怪，在检测任务上大家更倾向于局部的一个反差loss之类做法。另外如果为了更加接近索引也...