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 lesson loss function .py https: github.com zhangxiann PyTorch Practice blob master lesson loss function .py 這篇文章主要介紹了損失函數的概念,以及 PyTorch ...
2020-09-02 19:07 0 515 推薦指數:
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 ...
交叉熵(cross entropy):用於度量兩個概率分布間的差異信息。交叉熵越小,代表這兩個分布越接近。 函數表示(這是使用softmax作為激活函數的損失函數表示): (是真實值,是預測值。) 命名說明: pred=F.softmax(logits),logits是softmax ...
1. 損失函數 在深度學習中,損失反映模型最后預測結果與實際真值之間的差距,可以用來分析訓練過程的好壞、模型是否收斂等,例如均方損失、交叉熵損失等。 PyTorch中,損失函數可以看做是網絡的某一層而放到模型定義中,但在實際使用時更偏向於作為功能函數而放到前向傳播過程中 ...
1.CrossEntropyLoss()損失函數 交叉熵主要是用來判定實際的輸出與期望的輸出的接近程度,為什么這么說呢,舉個例子:在做分類的訓練的時候,如果一個樣本屬於第K類,那么這個類別所對應的的輸出節點的輸出值應該為1,而其他節點的輸出都為0,即[0,0,1,0,….0,0],這個數組也就 ...
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 ...