对于回归问题,通常选择MSELoss或L1Loss。MSELoss对异常值较敏感,而L1Loss对异常值较为鲁棒。 对于二分类问题,可以选择BCELoss或BCEWithLogitsLoss。BCEWithLogitsLoss在数值上更稳定。 对于多分类问题,通常选择CrossEntropyLoss。如果目标类别不是one-hot编码而是类索引,则可以选择NLLLoss与log_softmax结合使用。 如果数...
。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’...19 种损失函数 tensorflow和pytorch很多都是相似的,这里以pytorch为例1、 L1范数损失 L1Loss计算output和target 之差的绝对值 Loss总结 loss, x,y的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i是下标。 很多...
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)#res[0] = 5#cost = crit(res,target)#25#print(cost)target = torch.Tensor(2) target[0]= 10target[1] = 6res= to...
torch.nn.MSELoss()是PyTorch中用来计算均方误差(Mean Squared Error,简称MSE)的损失函数。它可以用于回归问题中,衡量模型预测值与真实值之间的差距。 数学原理: 均方误差是指每个样本的预测值与真实值之间差的平方的均值。对于一个有n个样本的数据集,MSE可以表示为: 其中, 是第i个样本的真实值, 是对应的模型预...
torch.nn.MSELoss()函数解读 转载自:https://www.cnblogs.com/tingtin/p/13902325.html
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 =...
outputand desiredoutput).L1Loss衡量的是输入x和目标y(或者实际输出和理想输出)的平均绝对值误差(mean absolute error, MAE)。∣xn−yn∣ |x_n-y_n|∣xn−yn∣ 同MSELoss类似,L1Loss也有unreduce和reduce2种,其方式与MSELoss无差别。 在实际使用中,L1loss ...
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。 当真实值和预测值之间的绝对差低于β时,使用 MSE 损失。MSE 损失曲线是一条连续曲线,这意味着每个...
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 ...