tf.train.Optimizer的子類,下面介紹一下另外三種常用的優化器(分別為Momentum、 ...
本節簡單總結torch.nn封裝的 種損失函數。 文中思維導圖采用MindMaster軟件,Latex公式采用在線編碼器 注意:目前僅詳細介紹CrossEntropyLoss BCELoss L Loss MSELoss SmoothL Loss,后續隨着代碼需要,再逐步更新。 目錄 .nn.CrossEntropyLoss 交叉熵損失函數 .nn.BCELoss 二分類交叉熵損失函數 .nn. ...
2020-06-18 23:04 0 571 推薦指數:
tf.train.Optimizer的子類,下面介紹一下另外三種常用的優化器(分別為Momentum、 ...
前面學習了如何構建模型、模型初始化,本章學習損失函數。本章從3個方面學習,(1)損失函數的概念以及作用;(2)學習交叉熵損失函數;(3)學習其他損失函數NLL、BCE、BCEWithLogits Loss 損失函數概念 損失函數:衡量模型輸出與真實標簽的差異。 圖 ...
本章代碼: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/loss_function_1.py https://github.com/zhangxiann ...
誤差越小越好。 PyTorch中的nn模塊提供了多種可直接使用的深度學習損失函數,如交叉熵、均方誤 ...
損失函數通過調用torch.nn包實現。 基本用法: L1范數損失 L1Loss 計算 output 和 target 之差的絕對值。 均方誤差損失 MSELoss 計算 output 和 target 之差的均方差。 交叉 ...
官方文檔:https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#loss-functions 1:torch.nn.L1Loss mean absolute error (MAE) between each element in the input x ...
損失函數的基本用法: 得到的loss結果已經對mini-batch數量取了平均值 1.BCELoss(二分類) 創建一個衡量目標和輸出之間二進制交叉熵的criterion unreduced loss函數(即reduction參數設置為'none ...
一.損失函數的使用 損失函數【也稱目標函數或優化評分函數】是編譯模型時所需的兩個參數之一。 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') 或 from keras import losses ...