Pytorch-均方差损失函数和交叉熵损失函数
均方差损失函数mse_loss()与交叉熵损失函数cross_entropy() 1.均方差损失函数mse_loss() 均方差损失函数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值。 \[MSE=\frac{1}{N}( y^`−y)^2 \] N为样本个数，y ...
原文：Pytorch-损失函数-NLLLoss
https: blog.csdn.net weixin article details 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 class torch.nn.NLLLoss weight None, size average None, ignore ind ...
2019-11-22 20:34 0 1313 推荐指数：
相关推荐
Pytorch学习笔记12----损失函数nn.CrossEntropyLoss()、nn.NLLLoss()
1.CrossEntropyLoss()损失函数 交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度，为什么这么说呢，举个例子：在做分类的训练的时候，如果一个样本属于第K类，那么这个类别所对应的的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0，即[0,0,1,0,….0,0]，这个数组也就 ...
pytorch中的损失函数
误差越小越好。 PyTorch中的nn模块提供了多种可直接使用的深度学习损失函数，如交叉熵、均方误 ...
Pytorch：损失函数
损失函数通过调用torch.nn包实现。 基本用法: L1范数损失 L1Loss 计算 output 和 target 之差的绝对值。 均方误差损失 MSELoss 计算 output 和 target 之差的均方差。 交叉 ...
pytorch各种损失函数
官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#loss-functions 1：torch.nn.L1Loss mean absolute error (MAE) between each element in the input x ...
Pytorch 之损失函数
1. torch.nn.MSELoss 均方损失函数，一般损失函数都是计算一个 batch 数据总的损失，而不是计算单个样本的损失。 $$L = (x - y)^{2}$$ 这里 $L, x, y$ 的维度是一样的，可以是向量或者矩阵(有多个样本组合)，这里的平方是针对 ...
pytorch常用损失函数
损失函数的基本用法： 得到的loss结果已经对mini-batch数量取了平均值 1.BCELoss(二分类) 创建一个衡量目标和输出之间二进制交叉熵的criterion unreduced loss函数(即reduction参数设置为'none ...
Pytorch-激活函数及梯度
1.激活函数 2.loss及其梯度 2.1均方差（MSE） 均方损失函数torch.nn.mse_loss(pred, target) 2.2梯度计算 torch.autograd.grad(loss, [w1, w2 ...