原文:[PyTorch 学习笔记] 4.2 损失函数

本章代码: https: github.com zhangxiann PyTorch Practice blob master lesson loss function .py https: github.com zhangxiann PyTorch Practice blob master lesson loss function .py 这篇文章主要介绍了损失函数的概念,以及 PyTorch ...

2020-09-02 19:07 0 515 推荐指数:

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学习笔记Pytorch深度学习损失函数

前面学习了如何构建模型、模型初始化,本章学习损失函数。本章从3个方面学习,(1)损失函数的概念以及作用;(2)学习交叉熵损失函数;(3)学习其他损失函数NLL、BCE、BCEWithLogits Loss 损失函数概念 损失函数:衡量模型输出与真实标签的差异。 图 ...

Sun Aug 09 18:19:00 CST 2020 0 541
PyTorch笔记--交叉熵损失函数实现

交叉熵(cross entropy):用于度量两个概率分布间的差异信息。交叉熵越小,代表这两个分布越接近。 函数表示(这是使用softmax作为激活函数损失函数表示): (是真实值,是预测值。) 命名说明: pred=F.softmax(logits),logits是softmax ...

Tue Aug 10 22:52:00 CST 2021 0 180
PyTorch官方教程中文版学习笔记03】损失函数&更新权重

1. 损失函数     在深度学习中,损失反映模型最后预测结果与实际真值之间的差距,可以用来分析训练过程的好坏、模型是否收敛等,例如均方损失、交叉熵损失等。     PyTorch中,损失函数可以看做是网络的某一层而放到模型定义中,但在实际使用时更偏向于作为功能函数而放到前向传播过程中 ...

Sat Mar 12 05:29:00 CST 2022 0 690
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 ...

Tue Aug 04 02:20:00 CST 2020 0 847
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 ...

Sat Aug 15 05:44:00 CST 2020 0 870
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 ...

Tue Mar 03 05:44:00 CST 2020 0 2131
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 ...

Wed Feb 24 02:53:00 CST 2021 0 277
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 ...

Wed May 15 02:06:00 CST 2019 1 18643
 
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