torch.nn.SmoothL1Loss 如果绝对元素误差低于 beta,使用平方项,否则不使用。它对异常值的敏感度低于:class:'torch.nn.MSELoss',并且在某些情况下可以防止梯度爆炸(例如,参见Ross Girshick的论文“Fast R-CNN”)。 ℓ(x,y)=L={l1,...,lN}T ln={0.5(xn−yn)2/beta,if |xn−yn|<beta|xn−yn...
PyTorch 的 MSE 损失函数如下。 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...
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: 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。 3 交叉...
torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean')如果在模型训练中直接使用MSELoss,即 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...
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在PyTorch中,可以通过调用.grad.zero_()方法来清零模型参数的梯度。这通常是在每个训练批次开始前执行的。 python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 假设有一个简单的模型 model = nn.Linear(10, 1) # 定义一个损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = op...
mse= F.mse_loss(torch.ones(1), x *w) xx=torch.autograd.grad(mse, [w])print(xx) 第二种方式: loss.backgrad() #x = torch.ones(1) w= torch.full([1], 2.) w.requires_grad_() mse= F.mse_loss(torch.ones(1), x *w) ...
在上面的代码中,nn.MSELoss()函数计算模型输出output和目标值target之间的均方误差损失。然后,通过调用backward()方法计算梯度,并通过调用优化器的step()方法更新模型参数,以最小化损失。 需要注意的是,在使用nn.MSELoss()函数时,输入的张量形状必须相同,否则会引发维度不匹配的错误。在实际使用中,通常需要根据具体情...
nn.MSELoss:均方误差损失,用于回归任务。 nn.CrossEntropyLoss:交叉熵损失,用于分类任务。 4、优化器 优化器用于更新模型的参数,以最小化损失函数。PyTorch提供了多种优化器,例如: optim.SGD:随机梯度下降优化器。 optim.Adam:Adam优化器。 三、示例:构建一个简单的神经网络 ...
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loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。