在深度学习中,损失函数(Loss Function)用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。PyTorch 的 torch.nn 模块提供了多种预定义的损失函数,这些函数可以方便地用于训练神经网络。以下是一些常用的损失函数及其应用场景: 1. 均方误差损失(Mean Squared Error Loss, MSE Loss) 类名: torch.nn.MSELoss 用途: 用于回归任务...
torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, reduction='mean') 13 cosine 损失 CosineEmbeddingLoss torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=0.0, reduction='mean') 参数: margin:默认值0 14 多类别分类的hinge损失 MultiMarginLoss torch.nn.MultiMarginLoss(p=1, margin=1.0, weight=None, reduction='mean')...
1) # 损失函数 criterion = nn.MSELoss() # 输入和目标 inputs = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]], requires_grad=True) targets = torch.tensor([[2.0], [4.0], [6.0]]) # 前向传播 outputs = model(inputs) # 计算损失 loss = criterion(outputs, targets) print('loss:', loss.item...
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...
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, 3]], dtype=torch.float, requires_grad=True) ...
pytorch中torch.nn.MSELoss损失函数用法 loss=torch.nn.MSELoss w=np.array([1.0,2.0,3.0]) w1=np.array([1.0,2.0,2.0]) print(loss(torch.tensor(w),torch.tensor(w1))) 输出值了0.333。 输出表明loss损失函数自动返回平方损失的平均值。
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,…,lN}⊤,ln=(xn−yn)2 2.当reduction不是None的时候(缺省为mean) ℓ(x,y)={mean(L),if reduction=`mean';sum(L),if reduction=`sum'. torch.nn.SmoothL1Loss 如果绝对...
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: ...
loss = nn.MSELoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.randn(3, 5) output = loss(input, target) output.backward() 3 CrossEntropyLoss 交叉熵损失函数 交叉熵损失函数=nn.LogSoftmax()+nn.NLLLoss() 因为神经网络输出的是向量,并不是概率分布的形式。所以需要 softma...
激活函数：F.relu(input)：应用 Rectified Linear Unit (ReLU) 激活函数。F.sigmoid(input)：应用 Sigmoid 激活函数。F.tanh(input)：应用 Tanh 激活函数。损失函数：F.cross_entropy(input, target)：计算交叉熵损失。F.mse_loss(input, target)：计算均方误差 (Mean Squared Error, MSE) 损失。卷积操作：F....