PyTorch损失函数说明

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PyTorch损失函数
学习记录
01-13 1277
损失函数：衡量模型输出与真实标签的差异这段代码定义了一个Loss函数的基类_Loss，用于定义其他具体的损失函数。在初始化方法__init__reduce和reduction。和reduce用于确定是否对损失值进行平均和降维操作，reduction则用于指定损失值的降维方式，默认为均值'mean'。基类_Loss的作用是提供了一些通用的属性和方法，其他具体的损失函数可以继承该基类，并根据自己的需求重写或添加特定的属性和方法。
pytorch 损失函数
浩瀚之水的专栏
09-05 1698
计算出来的结果已经对mini-batch取了平均。一、损失函数列表创建一个衡量输入x模型预测输出)和目标y之间差的绝对值的平均值的标准。x和y可以是任意形状，每个包含n个元素。对n个元素对应的差值的绝对值求和，得出来的结果除以n。如果在创建L1Loss实例的时候在构造函数中传入，那么求出来的绝对值的和将不会除以n创建一个衡量输入x模型预测输出)和目标y之间均方误差标准。x和y可以是任意形状，每个包含n个元素。对n个元素对应的差值的绝对值求和，得出来的结果除以n。如果在创建MSELoss。
pytorch loss function 总结
yanshuai_tek的博客
12-15 1358
http://blog.youkuaiyun.com/zhangxb35/article/details/72464152?utm_source=itdadao&utm_medium=referral
深度学习：Pytorch人工神经网络之损失函数
最新发布
sulin123123的博客
06-20 1442
smooth L1说的是光滑之后的L1，是一种结合了均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）优点的损失函数。：与MAE相比，Smooth L1在小误差时表现得像MSE，避免了在训练过程中因使用绝对误差而导致的梯度不连续问题（影响模型的收敛性和稳定性）。：当误差较大时，损失函数会线性增加（而不是像MSE那样平方增加），因此它对离群点的惩罚更小，避免了MSE对离群点过度敏感的问题；在多分类任务通常使用softmax将logits（输出值）转换为概率的形式，所以多分类的交叉熵损失也叫做。
pytorch——损失函数
m0_51311105的博客
02-11 1247
Loss用来做两件事，一是计算实际输出和目标之间的差距，二是为我们反向传播更新数据提供一个依据。首先查看L1Loss函数官方文档： 有两种方式，一个默认的mean，求的是平均值，另一个sum，求的是和： import torch from torch.nn import L1Loss input = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32) target = torch.tensor([1, 2, 5], dtype=torch.float32
Pytorch之loss（损失函数）
记录学习的小白
04-18 6378
损失函数也在torch.nn下，具体可以参考文档，也可以参考官网 先根据L1Loss举例 我个人感觉这里的描述还是到官网的文档找比较好，公式看的比文档清楚 import torch from torch import nn inputs = torch.tensor([[3, 2, 1],[1, 2, 3]], dtype=torch.float32) target = torch.tensor([[1, 2, 1],[1, 2, 4]], dtype=torch.float32) l
pytorch常用函数手册
03-07
损失函数 - **交叉熵损失**： - `nn.CrossEntropyLoss()`：常用于多分类任务。 - 示例：`loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()` - **均方误差损失**： - `nn.MSELoss()`：适用于回归任务。 - 示例：`loss_fn = nn....
pytorch常用函数手册PDF
02-27
torch.nn.functional 包含一系列函数式接口，用于定义神经网络层和损失函数等，由于它们是函数而不是类，因此使用时不需要实例化。 PyTorch 提供了丰富的类和函数库，让深度学习模型的构建、训练和推断更加灵活和...
PyTorch深度学习入门手册：PyTorch深度学习常用函数库解析及其应用指南
11-20
文档内容包括张量的基本操作、随机抽样、数学运算、损失函数（如 SmoothL1Loss、MultiLabelMarginLoss、CosineEmbeddingLoss 等）、初始化方法（如 kaiming_normal、orthogonal 初始化）、RNN 工具函数、并行计算...
Pytorch损失函数nn.NLLLoss2d()用法说明
09-16
在PyTorch中，损失函数是衡量模型预测与真实标签之间差距的重要工具，nn.NLLLoss2d()是其中一种损失函数，主要用于二维数据，如图像处理任务。它全称为Negative Log Likelihood Loss（负对数似然损失），在分类问题...
Pytorch损失函数篇
Warmer_Sweeter
10-07 1184
点击关注我哦一篇文章带你了解pytorch中常用的损失函数Q：什么是损失函数？训练神经网络类似于人类的学习方式。我们将数据提供给模型，它可以预测某些内容，并告诉其预测是否正确。然后，模型...
pytorch（一）——损失函数
图像学习之旅
08-23 1035
  损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个参数之 一。另一个必不可少的参数是优化器。损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，在机器学习过程中，有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。   上图是一个用来模拟线性方程自动学习的示意图。粗线是真实的线性方程，虚线是迭代过程的示意，w1 是第一次迭代的权重，w2 是第二次迭代的权重，w3 是第三次迭代的权重。随着迭代次数的增加，我们的目标是使得 wn 无限接近真实值。，pytorch 中定义了很多类型的预定义损失函数，
(三)pytorch中损失函数
qq_23123181的博客
04-11 6006
损失函数可以分为三类：回归损失函数、分类损失函数和排序损失函数 1、L1 loss 计算实际值和预测值之间的绝对值之和的平均值。 y表示标签，pred表示预测值。（回归问题），当目标变量的分布具有异常值时，即与平均值相差很大的值，它被认为对异常值具有很好的鲁棒性。 import torch def lossTest(): input=torch.randn(3,5,requires_grad=True) target=torch.randn(3,5) mae_loss=
PyTorch基础（五）-- 损失函数
CarpeDiem
06-14 6569
这里将列出PyTorch中常用的损失函数（一般通过torch.nn调用），并详细介绍每个损失函数的功能介绍、数学公式和调用代码。当然，PyTorch的损失函数还远不止这些，在解决实际问题的过程中需要进一步探索、借鉴现有工作，或者设计自己的损失函数。...
pytorch损失函数解析
lyy的博客
12-04 3057
目录nn.L1Loss:nn.NLLLoss:nn.CrossEntropyLossnn.MSELossnn.BCELoss: nn.L1Loss: 这个比较简单，没有太多好说的，就是两者做差取绝对值，然后求和取平均。 输入x和目标y之间差的绝对值，要求 x 和 y 的维度要一样（可以是向量或者矩阵），得到的 loss 维度也是对应一样的。 loss(x,y)=1/n∑\sum∑ |x_i-y_i| nn.NLLLoss: nn.NLLLoss是负的似然对数损失，但Pytorch的实现就是把对应tar
Pytorch教程[07]损失函数
YOLOv8项目贡献者
03-12 3474
一.损失函数概念 损失函数（loss function）：衡量模型输出与真实标签的差异 也叫代价函数（cost function）/准则（criterion）/目标函数（objective function）/误差函数（error function） 名字有很多，其实都是一个东西 二.Pytorch内置损失函数 1、nn.CrossEntropyLoss 功能： nn.LogSoftmax ()与nn.NLLLoss ()结合，进行 交叉熵计算 主要参数： • weight：各类别的loss设置权值 • i
Pytorch损失函数总结
qq_43526137的博客
07-26 308
loss
pytorch损失函数详解
qq_37844044的博客
09-14 454
目录 nn.L1loss nn.CrossEntropyLoss nn.MSELoss nn.BCELoss nn.L1loss: 两者绝对值作差，然后求和平均loss(x,y)=1/n∑ \sum∑ |x_i-y_i| crite = torch.nn.L1Loss() loss = crite(output, target) nn.CrossEntropyLoss: 这是交叉熵损失函数，常用于分类函数。主要是判断实际输出与期望输出的接近程度。 熵： 是用来衡量混乱程度的表示，代表一个样本中信息量的
pytorch常用损失函数
浩瀚之水的专栏
09-07 2561
L1Loss的公式可以表示为：其中，n 是样本数量，yi​ 是第 i 个样本的真实值，y^​i​ 是第 i 个样本的预测值，∣yi​−y^​i​∣ 是预测值与真实值之间差值的绝对值。MSELoss的数学表达式为：其中，n 是样本数量，yi​ 是第 i 个样本的真实值，y^​i​ 是第 i 个样本的预测值。公式中的求和操作（∑）表示对所有样本的损失进行累加，然后除以样本数量 n 以求得平均损失。SmoothL1Loss的公式可以表示为：其中，x 是预测值与真实值之间的差值。
pytorch损失函数mse在各个batch计算
03-10
<think>嗯，用户想知道在PyTorch中如何为每个batch计算MSE损失函数。首先，我得回忆一下PyTorch中处理损失函数的基本方法。记得PyTorch的nn模块里有现成的损失函数，比如MSELoss。那MSELoss的默认行为是什么呢？默认情况下，它是不是会计算所有样本的平均损失？比如，如果有一个batch的输入，每个样本都会计算误差，然后取平均。用户可能需要确认这一点。 然后，用户提到“每个batch”，可能需要确保输入的维度正确。假设输入的张量形状是(batch_size, features)，那么计算每个样本的MSE，然后整个batch的平均值。那在代码中，用户需要确保input和target的形状匹配，都是(batch_size, ...)的形式。如果形状不对，可能会出错或者结果不符合预期。 接下来，用户提供的示例代码中，input和target都是一维的张量，可能代表单个样本，或者是batch_size为3的情况。这时候，使用MSELoss默认的reduction='mean'会计算这三个元素的平均MSE。如果是batch处理，通常每个样本有多个特征，比如输入形状是(batch_size, feature_dim)，这时候计算每个样本的MSE，再平均整个batch的损失。这时候需要确认MSELoss的参数设置是否正确。 另外，用户可能想知道如何调整reduction参数，比如设置为'none'来查看每个样本的损失，然后再自己求平均或者其他操作。不过默认情况下，使用reduction='mean'就能得到整个batch的平均MSE损失，这正是训练时常用的方式。 还有，数据加载部分可能需要注意，使用DataLoader来生成batch数据，然后每个batch传入模型计算输出，再和target计算损失。这部分流程是否用户已经了解？可能需要简要提及数据准备的部分，比如如何组织输入和目标数据为batch形式。 最后，要提醒用户检查输入和目标的形状是否一致，否则会报错。比如，如果input是(batch_size, 3)，而target是(batch_size, 1)，可能需要调整它们的形状使其匹配。或者如果处理的是图像等更高维数据，确保两者的维度一致。 总结步骤应该是：准备batch数据，模型前向传播得到预测值，使用MSELoss计算损失，注意reduction参数的选择，默认mean就是整个batch的平均。然后反向传播和优化。示例代码可能需要展示一个完整的batch处理过程，包括DataLoader的使用，不过用户提供的示例可能已经足够，但可能需要更详细的解释。</think>在PyTorch中计算每个batch的MSE损失函数可通过以下步骤实现： --- ### 1. 数据准备 确保输入数据和目标数据的张量形状匹配，例如： 输入`input`和`target`的维度应为$(B, N)$，其中$B$是batch大小，$N$是特征数量。 ```python # 示例：batch_size=3，每个样本有4个特征 input = torch.randn(3, 4) # 预测值 target = torch.randn(3, 4) # 真实值 ``` --- ### 2. 使用`nn.MSELoss` PyTorch内置的`nn.MSELoss`默认对**整个batch的损失取平均**（对应参数`reduction='mean'`）[^1]： ```python loss_fn = nn.MSELoss() # 等价于 reduction='mean' loss = loss_fn(input, target) ``` --- ### 3. 关键参数说明 - **`reduction='mean'`**（默认）：计算整个batch的均方误差平均值 $$ \text{loss} = \frac{1}{B} \sum_{i=1}^{B} (input_i - target_i)^2 $$ - **`reduction='sum'`**：返回整个batch的损失和 $$ \text{loss} = \sum_{i=1}^{B} (input_i - target_i)^2 $$ - **`reduction='none'`**：返回每个样本的损失值 $$ \text{loss} = [(input_1 - target_1)^2, \dots, (input_B - target_B)^2] $$ --- ### 4. 完整流程示例 ```python import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset # 生成模拟数据 data = torch.randn(100, 5) # 100个样本，每个样本5个特征 targets = torch.randn(100, 5) # 对应真实值 dataset = TensorDataset(data, targets) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True) # 定义模型和损失函数 model = nn.Linear(5, 5) # 简单线性层 loss_fn = nn.MSELoss() # 训练循环 for batch_input, batch_target in dataloader: pred = model(batch_input) loss = loss_fn(pred, batch_target) loss.backward() # 反向传播 # 优化器更新参数... ``` --- ### 5. 验证计算结果 手动验证第一个batch的MSE是否匹配： ```python batch_input, batch_target = next(iter(dataloader)) pred = model(batch_input) manual_mse = ((pred - batch_target) ** 2).mean() print(torch.allclose(loss_fn(pred, batch_target), manual_mse)) # 应输出True ``` ---
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