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 ...
官方文檔:https: pytorch.org docs stable nn.html loss functions :torch.nn.L Loss mean absolute error MAE between each element in the inputxand targety. MAE是指平均絕對誤差,也稱L 損失: :torch.nn.MSELoss measures the me ...
2021-02-23 18:53 0 277 推薦指數:
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 ...
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 ...
1. torch.nn.MSELoss 均方損失函數,一般損失函數都是計算一個 batch 數據總的損失,而不是計算單個樣本的損失。 $$L = (x - y)^{2}$$ 這里 $L, x, y$ 的維度是一樣的,可以是向量或者矩陣(有多個樣本組合),這里的平方是針對 ...
https://blog.csdn.net/weixin_40476348/article/details/94562240 常用於多分類任務,NLLLoss 函數輸入 input 之前,需要對 input 進行 log_softmax 處理,即將 input ...
均方差損失函數mse_loss()與交叉熵損失函數cross_entropy() 1.均方差損失函數mse_loss() 均方差損失函數是預測數據和原始數據對應點誤差的平方和的均值。 \[MSE=\frac{1}{N}( y^`−y)^2 \] N為樣本個數,y ...
本章代碼: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/loss_function_1.py https://github.com/zhangxiann ...
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 ...