loss_logit = loss_fct_logit(input_src, target) print(loss.item()) print(loss_logit.item()) 值得注意的是,BCEWithLogitsLoss类比BCELoss类,还多了一个pos_weight参数,pos_weight用于处理每种标签中正负样本不均衡问题,作为正类的权重。具体的,若正类样本较多,设置pos_weight<1,若负类样本较多,设置pos_...
在Torch框架中,记录训练过程中的Loss值能够帮助我们分析模型的收敛情况并进行调整。本文将介绍如何使用Torch记录训练Loss,并给出示例代码。 1. Loss的定义 在训练深度学习模型过程中,我们需要定义一个适合当前任务的Loss函数。在Torch中,可以根据任务的不同使用不同的Loss函数,如均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-entropy)...
目前解决思路是,将reduction设置为"none",得到一个loss向量,形为(batch_size,) 掩蔽向量中的nan元素,对非nan损失值取平均,倘若向量的元素全为nan,则设loss为0 loss_fct = CrossEntropyLoss(reduction='none') att_loss = loss_fct(shift_logits.view(-1, shift_logits.size(-1)), shift_labels.view(-1)...
loss_fn=nn.CrossEntropyLoss() 二元交叉熵损失(BCELoss): 用于二分类问题,要求输出使用Sigmoid激活函数。 loss_fn=nn.BCELoss() 带Logits 的二元交叉熵损失(BCEWithLogitsLoss): 集成了Sigmoid和BCELoss,适用于二分类问题。 loss_fn=nn.BCEWithLogitsLoss() 序列到序列任务 CTC 损失(CTCLoss): 用于语音识别等...
本质上讲,Focal Loss 就是一个解决分类问题中类别不平衡、分类难度差异的一个 loss,总之这个工作一片好评就是了。 看到这个 loss,开始感觉很神奇,感觉大有用途。因为在 NLP 中,也存在大量的类别不平衡的任务。最经典的就是序列标注任务中类别是严重不平衡的,比如在命名实体识别中,显然一句话里边实体是比非实体要...
目录PyTorch的⼗七个损失函数1.L1loss2.MSELoss3.CrossEntropyLoss 4. NLLLoss 5. PoissonNLLLoss 6.../回归精度变高呢?那么多种损失函数,应该如何选择呢?请来了解PyTorch中给出的十七种损失函数吧。1.L1lossclasstorch.nn.L1Loss(size_average=None 关于...
网络采用自定义结构,torch框架迁移,内部包含自定义AICPU算子。 机器910a,CANN7.0.RC1 训练中 小数据集,单一场景下(如同一段数据,100帧左右),可以正常过拟合 大数据集,多场景下(如多段数据,7000帧),无法正常拟合,表现为:loss无法下降或者先下降后上升 对比同样的结构和训练策略,在GPU机器上能够正常拟合 不知道是...
1. 均方误差损失(Mean Squared Error Loss) 均方误差损失是回归任务中常用的损失函数,用于衡量预测值与真实值之间的差异。它计算预测值与真实值之差的平方,并取平均值作为损失。 2. 交叉熵损失(Cross Entropy Loss) 交叉熵损失是分类任务中常用的损失函数,用于衡量预测结果与真实标签之间的差异。它将预测结果通过sof...
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 import torch X = torch.tensor([[3, 1], [4, 2], [5, 3]], dtype=torch.float, requires_grad=True) ...
解决inf问题的方法之一,是通过在计算loss时设置参数`zero_infinity`为True,这样可以将无穷大的loss值置零,避免其对梯度产生影响。在CTC损失函数中,通过调整参数,可以实现这一功能。当将`zero_infinity`参数设置为True时,inf值会被置为0,从而避免了梯度爆炸问题。在处理包含多个损失函数融合的场景时...