9 多标签分类损失 MultiLabelMarginLoss torch.nn.MultiLabelMarginLoss(reduction='mean') 对于mini-batch(小批量) 中的每个样本按如下公式计算损失: 10 平滑版L1损失 SmoothL1Loss 也被称为 Huber 损失函数。 torch.nn.SmoothL1Loss(reduction='mean') 其中 11 2分类...
损失函数(loss function)是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成如下式子: 其中,前面...
对于mini-batch(小批量) 中每个实例的损失函数如下: 参数: margin:默认值1 9 多标签分类损失MultiLabelMarginLoss torch.nn.MultiLabelMarginLoss(reduction='mean') 对于mini-batch(小批量) 中的每个样本按如下公式计算损失: 10 平滑版L1损失SmoothL1Loss 也被称为 Huber 损失函数。 torch.nn.SmoothL1Loss(reduct...
Huber损失函数结合了平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)的优点。这是因为Hubber损失是一个有两个分支的函数。一个分支应用于符合期望值的MAE,另一个分支应用于异常值。Hubber Loss一般函数为: 这里的 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释
在我们开始讨论损失函数之前,首先需要理解什么是损失函数,以及为什么我们需要它。 1.1 什么是损失函数 损失函数,也被称为代价函数或误差函数,是一个用来估计模型预测与真实值之间差异的函数。换句话说,损失函数可以帮助我们理解模型的预测结果有多糟糕。损失函数的值越小,说明模型的预测结果与真实值越接近,模型的性能就...
1.损失函数 损失函数是指一种将一个事件(在一个样本空间中的一个元素)映射到一个表达与其事件相关的经济成本或机会成本的实数上的一种函数。在机器学习中,损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系,即通过最小化损失函数求解和评估模型。 不同的任务类型需要不同的损失函数,例如在回归问题中常用均方误差作为损失函...
Huber Loss,又被称为 Smooth L1 Loss,是一种在回归任务中常用的损失函数,它是平方误差损失(squared loss)和绝对误差损失(absolute loss)的结合。这种损失函数主要用于减少异常值(outliers)在训练模型时的影响,从而提高模型的鲁棒性。 Huber Loss 函数通过一个参数 δ\deltaδ(...
19种损失函数 1. L1范数损失 L1Loss 计算output 和 target 之差的绝对值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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。