Pytorch框架学习（10）——损失函数

最新推荐文章于 2023-05-14 21:05:11 发布
最新推荐文章于 2023-05-14 21:05:11 发布
阅读量489 收藏 1
点赞数
分类专栏： Pytorch 文章标签： python pytorch
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aidanmo/article/details/104255015
版权

文章目录

1. 损失函数概念

  • 损失函数：衡量模型输出与真实标签的差异
    在这里插入图片描述
  • 损失函数（Loss Function）：
    L o s s = f ( y ^ , y ) Loss = f(\hat{y}, y) Loss=f(y^​,y)
  • 代价函数（Cost Function）：
    L o s s = 1 N ∑ i N f ( y i ^ , y i ) Loss = \frac{1}{N}\sum^{N}_{i} f(\hat{y_i}, y_i) Loss=N1​
最低0.47元/天 解锁文章
PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
盼小辉丶的博客
05-28 8万+
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
PyTorch深度学习框架——初识
Cecilia
12-23 929
PyTorch深度学习框架 简单介绍 PyTorch 是一个针对深度学习, 并且使用GPU 和CPU来优化的tensor library(张量库)。 学过Tensorflow的人或许有话说，这些事情Tensorflow也能做到的呀？那么pyTorch到底有什么可以很快在深度学习爱好者中迅速发展起来的呢？其实相比较于Tensorflow，两者还是存在不同之处—— PyTorch更有利于研究人员...
动手学PyTorch | (9) 权重衰减
sdu_hao的博客
11-16 3896
上⼀节中我们观察了过拟合现象，即模型的训练误差远⼩于它在测试集上的误差。虽然增⼤训练数据集可能会减轻过拟合，但是获取额外的训练数据往往代价⾼昂。本节介绍应对过拟合问题的常用⽅法:权????衰减(weight decay)。 目录 1. 方法 2.高维线性回归实验 3. 从0开始实现 4. 简洁实现 5. 小结 1. 方法 权????重衰减等价于范数正则化(regularization)。正则化...
pytorch框架学习---损失函数
leemusk的博客
06-07 379
损失函数是什么？ 损失函数衡量模型输出与真实标签的差异 损失函数、代价函数、目标函数的关系？ 损失函数：计算目标是单个样本 代价函数：计算目标是整个样本，计算每个样本的损失函数求和再取均值。 目标函数：在代价函数的基础上加上正则化项，目的是为了防止过拟合，造成代价函数小但泛化能力差。 下面介绍Pytorch中的十四种损失函数 损失函数 功能 注意事项 主要参数 使用场景 计算公式 nn.CrossEntropyLoss nn.LogSoftMax()与nn.NLLLoss()结合，进行交叉熵
pytorch中交叉熵函数torch.nn.CrossEntropyLoss（）怎么加入权重
热门推荐
lidichengfo0412的博客
07-30 1万+
关于交叉熵函数torch.nn.CrossEntropyLoss的基本用法可参考https://blog.youkuaiyun.com/zziahgf/article/details/80196376。 那么如何在交叉熵函数中添加自定义的各类别的权重呢？定义参数weight即可，其中参数的内容要为tensor类型，而且要把dtype类型定义为float。用法为： ### 我的类别数为12 criterion ...
Pytorch中的CTC loss
fidbdiej的博客
05-05 2621
Pytorch中的CTC loss pytorch中已经内置了ctc loss，可以非常方便的进行使用。主要就是两个API，一个是创建ctc loss；一个是计算ctc loss。 创建ctc loss的api ctc_loss = nn.CTCLoss(blank=len(CHARS)-1, reduction='mean') # blank：表示空白符blank的序号。刚才我们在举例的时候说过，CTC增加了一个blank的符号。此处传入的就是空白符的序号。例如我们的预测文本中如果只包含26个英文字母，其
Pytorch实现多分类问题样本不均衡的权重损失函数 FocusLoss
qq1803291168
04-16 9883
# Pytorch实现多分类问题样本不均衡的权重损失函数FocusLoss
pytorch框架学习（13）——可视化工具TensorBoard
01-20
在PyTorch框架的学习中，理解并掌握可视化工具至关重要，因为可视化可以帮助我们更好地理解模型的训练过程、损失函数的变化以及权重分布等。本篇将详细介绍PyTorch中的可视化工具——TensorBoard。 **1. ...
Center-Loss-基于Pytorch实现Center-Loss损失函数-附项目源码.zip
最新发布
05-28
PyTorch是一个强大的深度学习框架，其动态图机制和丰富的库支持使得实现自定义损失函数变得非常直观。在PyTorch中，我们首先需要定义一个`CenterLoss`类，它继承自`nn.Module`，并实现`forward`方法。在这个方法中，...
pytorch的交叉熵loss分权重nn.CrossEntropyLoss——训练集各类数量不均衡的解决——样本数量不平衡
weixin_41529093的博客
08-15 5740
仅作为记录，大佬请跳过。 感谢大佬师兄的提示，对网络的loss对各类设置权重（只用一行代码），解决训练集各类数量不均衡的问题（0类：49w，1类：7w；4类：155w）；（测试集的数据各类可以不均衡） 代码 import glob data_dir = '/Data4T/dataset_her2/dataset_her2_server_five-class_new_v2' imglist_dir_0=data_dir+'/train/0/';imglist_dir_1=data_dir+'/train/1/
Pytorch教程[07]损失函数
YOLOv8项目贡献者
03-12 3369
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框架学习十二——损失函数
qq_40467656的博客
08-22 1107
PyTorch框架学习十二——损失函数一、损失函数的作用二、18种常见损失函数简述1.L1Loss（MAE）2.MSELoss3.SmoothL1Loss4.交叉熵CrossEntropyLoss5.NLLLoss6.PoissonNLLLoss7.KLDivLoss8.BCELoss9.BCEWithLogitsLoss10.MarginRankingLoss11.HingeEmbeddingLoss12.MultiLabelMarginLoss13.SoftMarginLoss14.MultiLabel
CTC-Loss
关于我的学习记录
05-14 7123
CTC-Loss
pytorch计算loss时图像局部加权
开飞机的小毛驴儿
10-12 1013
参考链接：https://gist.github.com/ptrblck/4dfd97f487c469d01a4aa8d738c893ea 关键代码： criterion=nn.NLLLoss(reduce=False) loss=criterion(output,target) loss=loss*weights loss=loss.sum()/weights.sum()
BBox边界框损失函数演进
YMilton的专栏
09-02 1783
边界框损失计算的演进 边界框回归损失近些年的发展过程： 1. MSE Loss 2. IoU Loss 计算IoU交并比示意图如图，蓝色为真实目标框，橘红色为预测目标框。 IoU Loss存在的问题，存在检测框大小相同，重叠区域面积相等的情况(IoU相等)，无法区分不同相交情况。 3. GIoU Loss 为了改进IoU Loss存在的问题，提出了GIoU方法。GIoU Loss的计算公式 其中 表示真实框与预测框的最小闭包区域面积，即外接矩形面积。 ...
pytorch 使用ctcloss
Actor_boy的博客
12-13 565
pytorch版本1.0以上已集成 所以，更新一下就好了 更新命令： pip install --upgrade torch 使用方法就是 import torch torch.nn.CTCLoss()
Pytorch实战-04 权值初始化与损失函数
Yuetian_w的博客
11-19 2252
Pytorch学习笔记-04 权值初始化与损失函数 文章目录Pytorch学习笔记-04 权值初始化与损失函数权值初始化Xavier初始化10种初始化方法损失函数nn.CrossEntropyLossnn.NLLLossnn.BCELossnn.BCEWithLogitsLoss其他loss优化器十种优化器学习率调整策略classLRSchedulerStepLRMultiStepLRExponentialLRCosineAnnealingLRReduceLRonPlateauLambdaLR学习率调整
目标检测边界框回归损失函数汇总：SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoU Loss
dekiang
05-15 7552
回归损失函数1. L1 loss、L2 loss、Smooth L1 loss2. IoU loss3. GIoU loss4. DIoU loss5. CIoU loss 1. L1 loss、L2 loss、Smooth L1 loss 2. IoU loss 论文: UnitBox: An Advanced Object Detection Network. 本文由旷视提出，发表于2016 ACM。本论文提出了一种新的边界框预测损失： IoU loss 3. GIoU loss 论文: General
目标检测之—— 边框损失函数
qq_40788447的博客
02-03 1483
目标检测之—— 边框损失函数 目标检测的损失函数由两部分组成，置信损失函数，边框回归损失函数。本文记录边框回归损失函数的演变。 1. L1/L2 Loss 最开始是使用L1/L2 loss ，定义如下，其中输入x为预测值与真实值之差： 缺点：L1 Loss 对 x 的导数为常数，训练后期，x很小，反向求导更新权值时，由于x非常小，导数为常数，损失函数会在一个值附近波动，权值没什么变动。 L2 Loss 在训练初期时，x值很大，导数也相应大，在初期训练不稳定。 2. Smooth L1 Los
Python深度学习实践指南——PyTorch框架详解
2. PyTorch框架的使用方法：介绍PyTorch的基本组件，例如张量(Tensor)、变量(Variable)、自动微分机制等，以及如何使用PyTorch构建数据加载、网络层、损失函数和优化器。 3. 神经网络的构建和训练技巧：涉及不同...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Aidanmomo

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值