橘露源的博客

tensorflow框架下的tensorboard可视化工具可以用到pytorch中用于可视化。目前我用到的需求就是仅仅显示标量（train/val loss），记录一下，希望也可以给看到这篇文章的你带来帮助。一、环境安装anaconda下安装pytorch虚拟环境参考：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_41563673/article/details/97402059...

基本概念均方误差（mean square error, MSE），是反应估计量与被估计量之间差异程度的一种度量，设ttt是根据子样确定的总体参数θ\thetaθ的一个估计量，(θ−t)2(\theta-t)^{2}(θ−t)2的数学期望，称为估计量ttt的均方误差。pytorch中MSELoss函数介绍torch.nn.MSELoss(size_average=True,reduce=Tru...

分类问题中，交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数。基本推导过程提到交叉熵，脑子里就会出现这个公式：L=−[y∗logy^+(1−y)∗log(1−y^)]L=-[y*log\hat{y}+(1-y)*log(1-\hat{y})]L=−[y∗logy^​+(1−y)∗log(1−y^​)]然后，脑子里还会浮现出sigmoid这个函数：g(s)=11+e−sg(s)=\frac{1}...