torch.nn.MSELoss(reduction='sum')如果在模型训练中使用MSELoss(reduction='sum'),即 loss = torch.nn.MSELoss(reduction='sum') loss = loss(X, Y) print(loss) loss.backward() print(X.grad) 1. 2. 3. 4. 5. 则 例如 代码实现 import torch X = torch.tensor([[3, 1], [4, 2], [5...
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分类，由LogSoftma...
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。 输入和标签: input,target维度相同 import torch import torch.nn as nn loss = nn.MSELoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.randn(3, 5) output = loss(input, target) output.back...
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: reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均...
torch.nn.functional.mse_loss(input,target,size_average=None,reduce=None,reduction=mean) → Tensor 参数 size_average: 默认为True, 计算一个batch中所有loss的均值;reduce为 False时,忽略这个参数; reduce: 默认为True, 计算一个batch中所有loss的均值或者和; ...
当reduction为None的时候; \ell(x, y) = L = \{l_1,\dots,l_N\}^\top, \quad l_n = \left| x_n - y_n \right| N是样本数量。 当reduction不是None(缺省状态下为mean) torch.nn.MSELoss 用来计算每一个输入元素相对于目标元素的均方差 1.当reduction为None的时候 ℓ(x,y)=L={l1,…...
在Torch中，分类问题涉及多种损失函数以评估模型预测与实际结果的差异。其中，BCELoss和BCEWithLogitsLoss是两种关键的损失函数，用于处理二元分类问题。BCELoss计算输入与输出的二元交叉熵，公式为：N是样本数量。当reduction不设为None（默认为求均值）时，用于度量重建误差，如自动编码器中的表现。目标y应...
sum().backward() updater(X.shape[0]) def train(train_features, test_features, train_labels, test_labels, num_epochs=400, state='正常'): loss = nn.MSELoss(reduction='none') input_shape = train_features.shape[-1] # 不设置偏置,因为我们已经在多项式中实现了它 net = nn.Sequential(nn....
# 假设x是输入数据,batch_size是批次大小x = torch.randn(batch_size, 784)recon_x, mu, logvar = model(x)loss = nn.functional.binary_cross_entropy(recon_x, x, reduction='sum') \+ 0.5 * torch.sum(torch.exp(logvar) + mu.pow(2) - 1 - logvar) ...
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