torch.nn.MultiMarginLoss(p=1, margin=1.0, weight=None, reduction='mean') 参数: p=1或者2 默认值:1 margin:默认值1 15 三元组损失 TripletMarginLoss 和孪生网络相似,具体例子:给一个A,然后再给B、C,看看B、C谁和A更像。 torch.nn.TripletMarginLoss(margin=1.0, p=2.0, eps=1e-06, swap=False...
torch.nn.functional.l1_loss(*input*, *target*, *size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*) input = torch.tensor(y_pred) target = torch.tensor(y_true) output = torch.nn.functional.l1_loss(input, target) print(output) # tensor(0.0500, dtype=torch.float64) L2 Loss (Mean...
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...
nn.NLLLoss输入是一个对数概率向量和一个目标标签。NLLLoss() ,即负对数似然损失函数(Negative Log Likelihood)。 NLLLoss() 损失函数公式: 常用于多分类任务,NLLLoss 函数输入 input 之前,需要对 input 进行 log_softmax 处理,即将 input 转换成概率分布的形式,并且取对数,底数为 e。 y k y_kyk表示...
默认情况下 nn.BCELoss(),reduce = True,size_average = True。 如果reduce为False,size_average不起作用,返回向量形式的loss。 如果reduce为True,size_average为True,返回loss的均值,即loss.mean()。 如果reduce为True,size_average为False,返回loss的和,即loss.sum()。
torch.nn、(二) PackedSequence pack_padded_sequence pad_packed_sequence pad_sequence pack_sequence Recurrent layers RNN classtorch.nn.RNN(*args,**kwargs)[source] Applies a multi-layer Elman RNN with tanhtanhtanh or ReLUReLUReLU non-linearity to an input sequence....
CTC(Connectionist Temporal Classification),CTCLoss设计用于解决神经网络数据的label标签和网络预测数据output不能对齐的情况。比如在端到端的语音识别场景中,解析出的语音频谱数据是tensor变量,并没有标识来分割单词与单词(单字与单字),在用模型预测输出output时候也没有这种分隔符,但是数据的label(如:"它涌动的躯体如同...
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) ...
利用神经网络进行0/1做二分类时能否使用torch.nn.CrossEntropyLoss做损失函数?如果可以,与使用torch.nn.BCELoss的区别有哪些?显示全部 关注者1 被浏览219 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享 暂时还没有回答,开始写第一个回答...
loss == 'ce': loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() else: raise ValueError print('L2 regularization: \t {}'.format(args.l2)) print('\nLoss function:') print(loss_fn) if args.cuda: loss_fn = loss_fn.cuda() return loss_fn Example #15...