【Pytorch学习】损失函数

最新推荐文章于 2024-03-22 18:29:24 发布
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分类专栏： Pytorch学习 深度学习
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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 自定义损失函数、优化器（Optimizer）和学习率策略（Scheduler）
iioSnail的博客
07-14 8626
梯度下降回顾 Pytorch 实现梯度下降与参数更新 自定义损失函数 自定义优化器 自定义学习率策略 使用 `LambdaLR` 实现简单的学习率策略 通过继承 `_LRScheduler` 实现自定义的学习率策略 通过手动更新Optimizer中的学习率来自定义学习策略......
pytorch损失函数nn.L1Loss()
猛男的博客
10-01 1万+
1.首先给出函数的参数： nn.L1Loss(size_average=True, reduce=False) 2.然后举个简单的例子，帮助理解 1》设置网络的输出与真实的输出： # 其中output为网络的输出 # target为目标输出即对应输入真实的标签 output = torch.ones(2, 3, requires_grad=True)*2.5 target = torch.ones(1, 3) 2》设置损失函数的参数/实例化： 损失函数nn.L1Loss() 作...
yolov5:onnx2caffe
qq_37516798的博客
01-20 2183
caffe安装： 1.下载caffe源码 git clone git://github.com/BVLC/caffe.git 2.yolov5中有upsample层和transpose层，caffe是没有的，需要手动添加 先下载caffe_plus代码： git clone https://github.com/jnulzl/caffe_plus.git #将caffe_plus/include/caffe/layers/upsample_layer.hpp caffe_plus/include/c
Pytorch loss 函数详解
weixin_41914570的博客
11-13 4541
reduce参数如果为True，计算结果“坍缩”,"坍缩"方法有两种：求和（size_average=False）与平均(size_average=True) 1. torch.nn.L1Loss (MAE:Mean Absolute Error) 计算绝对值差的总和，输入输出的维度应该相同 loss = torch.nn.L1Loss(reduce=False, size_average=False) loss(torch.tensor([1.,2.]),torch.tensor([3.,4...
Pytorch Loss funtion介绍
Harpoon_fly的博客
11-22 2174
Loss functions 基本用法： criterion = LossCriterion() #构造函数有自己的参数 loss = criterion(x, y) #调用标准时也有参数 计算出来的结果已经对mini-batch取了平均。 class torch.nn.L1Loss(size_average=True)[source] 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...
TensorRT5.1实践 自定义的Upsample层的方法
Nonentity never give up ? neuer : loser
07-08 6204
记录修改官方提供的trtexec，加入upsample层，跑检测网络的实践过程。 接到一个类似yoloV3的检测网络，主要需要处理的是upsample自定义层。查询了一些资料，在github上下载了一些工程，终于是跑通了一个检测前馈时间的实例（还没有进行准确度测试）。 ...
Pytorch 常见损失函数实现
ssshyeong的博客
09-25 1704
Pytorch 常见损失函数实现1.CrossEntropyLoss()函数1.1.基本计算公式1.2.Pytorch自带计算2.Focal Loss2.1.基本计算公式基本计算表达式：2.2.Pytorch实现3.二分类Dice Loss3.1.基本计算公式3.2.Pytorch实现4.多分类Dice Loss损失函数4.1.基本计算思路4.2.Pytorch实现 1.CrossEntropyLoss()函数 1.1.基本计算公式 1.2.Pytorch自带计算 Pytorch中计算的交叉熵： 其中自带
深度学习pytorch——激活函数&损失函数（持续更新）
最新发布
2201_76139143的博客
03-22 2523
论生物神经元与神经网络中的神经元联系——为什么使用激活函数？我们将生物体中的神经元与神经网络中的神经元共同分析。从下图可以看出神经网络中的神经元与生物体中的神经元有很多相似之处，由于只有刺激达到一定的程度人体才可以感受到刺激，并且人体对刺激做出的响应是有限的，所以在输出之前应该经过激活函数。这个激活函数可以将原来发散的数据变成收敛的数据。什么是梯度？函数在某一点的梯度是这样一个向量，它的方向与的方向一致，而它的模为方向。
pytorch to onnx to caffe,转两种方法，以及部分转换问题记录
m0_37192554的博客
12-04 1万+
1、pytorch 直接转caffe, 自己还没有尝试， 步骤 保存pytorch参数名和权重。先把pytorch的参数名和权重存成词典，例如存到npy文件里–>.得到npy文件； 合并卷积层和bn层的参数（非必须）。将卷积层和batch normalization层的权重进行融合，更新npy文件里卷积层的权重–>.得到npy文件； 建立caffe的.prototxt文件。即按照pyt...
【pytorch学习】torchvision.models导入预训练模型—残差网络代码讲解
zl3090的博客
05-26 1468
请移步：https://blog.youkuaiyun.com/wsp_1138886114/article/details/83787181
onnx2caffe的一些经验
Ray_Tang_的博客
12-29 3629
记录一个onnx2caffe遇到的bug背景环境步骤1.pytorch2onnx2.onnx瘦身3.onnx2caffe经验1.torch1.4版本，在torch.onnx.export可以选择opset_version=11,可以解决后面很多问题2.如果torch在训练的时候使用了nn.DataParallel，模型加载的时候也要用nn.DataParallel加载权重，在export的时候使用model.module。否则onnx导出的结果不正确（也有其他的办法处理权重）TODO合理的创建标题，有助于目
【必知必会】2021最详细深度学习损失函数盘点【一】L1Loss、L2Loss、Smooth L1 Loss
菜鸡AI
05-03 4238
文章目录0 前言：1 定义2 特点3 常见的经典误差函数3.1 平均绝对误差MAE(L1 Loss)公式：图像：优点缺点应用场景：Ｐytorch示例：3.2 均方误差MSE（L2 Loss）公式：图像：优点缺点应用场景：pytorch示例：3.3 Smooth L1损失Paper:公式：对比L1、L2图像：Smooth L1优点：Pytorch设计Smooth_L1_loss：3.4 Binary Cross Entropy Loss(二分类交叉熵)3.5 Cross Entropy Loss交叉熵损失意义
深度学习之损失(Loss)函数的介绍【详解】
qq_23022733的博客
06-30 5969
深度学习之损失函数的介绍
pytorch loss function 总结
热门推荐
张小彬的专栏
05-18 15万+
最近看了下 PyTorch 的损失函数文档，整理了下自己的理解，重新格式化了公式如下，以便以后查阅。 值得注意的是，很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数，需要解释一下。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。 如果 reduce = False，那么 s...
class torch.nn.KLDivLoss(size_average=True, reduce=True)
u013548568的博客
04-02 2万+
Pytorch torch.nn.KLDivLoss 首先是KL散度损失的计算公式 再对应到pytorch中的描述（0.4.0版本） 假设输入x大小为（MXCXWXH）,y的大小也为（MXCXWXH），N是MCW*H的乘积，最后计算N个lnl_nln​, 也就是每一个位置的KL散度。如果reduce=True,最后会呈现加法或者平均的结果 如果reduce=False 那么就输出大小为（...
Pytorch 常用损失函数
绿色羽毛
11-26 2808
基本用法： criterion = LossCriterion() # 构造函数有自己的参数 loss = criterion(x, y) # 调用标准时也有参数 计算出来的结果已经对mini-batch取了平均 分类和回归的区别：在于输出变量的类型。 定量输出称为回归，或者说是连续变量预测； 定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。 分类问题 1、class torch.nn.L1Loss(size_average=True) 创建一个衡量输入x(模型预测输出) 和 目标y之间差的绝
F.smooth_l1_loss, F.cross_entropy ,F.binary_cross_entropy 计算细节的探究
weixin_45209433的博客
03-27 4685
def smooth_l1_loss(a, b): loss_part1 = torch.abs(a - b) loss_part2 = loss_part1 ** 2 loss_part2 = loss_part2 * 0.50 loss2 = torch.where(loss_part1 >= 1, loss_part1 - 0.5, loss_part2...
pytorch常用损失函数
06-09
以下是PyTorch中一些常用的损失函数： 1. nn.CrossEntropyLoss：用于多分类问题的交叉熵损失函数。 2. nn.MSELoss：用于回归问题的均方误差损失函数。 3. nn.L1Loss：用于回归问题的平均绝对误差损失函数。 4. ...
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