Pytorch常用损失函数拆解

Module中的损失函数如CrossEntropyLoss是封装后的类，内部变量自动维护，例如CrossEntropyLoss是softmax和负对数似然损失的组合。而F中的函数，如binary_cross_entropy，是独立的损失计算单元。选择使用哪种取决于具体项目需求。以CrossEntropyLoss为例，它是分类任务的常见选择，计算公式基于真实标签与预测概率分...

我们可以用简单的梯度下降法来对照理解这一过程。在梯度下降法中，我们首先将梯度初始化为零，然后计算损失函数关于权重的梯度，最后更新权重以减小损失。在PyTorch中，optimizer.zero_grad()相当于初始化梯度为零，outputs = net(inputs)对应计算前向传播，loss = criterion(outputs, labels)计算损失，loss...

在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常回到这么一个个函数：    该损失函数结合了 和 两个函数。它在做分类（具体几类）训练的时候是非常有用的。在训练过程中，对于每个类分配权值，可选的参数权值应该是一个1D张量。当...

PyTorch提供了丰富的损失函数模块，以torch.nn包为核心，以满足不同任务的需求。以下是其中几种常见的损失函数及其特性：1. 均方误差(MSELoss): 主要用于回归任务，适合特征维度低且问题维度不高的场景。其计算公式为[公式]。代码实现可通过以下方式:基本形式: torch.nn.MSELoss(size_average=True, redu...

4. KL散度损失（KLDivLoss）：衡量输入与目标之间的KL散度差异，常用于概率分布之间的比较。5. 二进制交叉熵损失（BCELoss）：专为二分类问题设计，衡量预测与真实标签之间的差异。6. 二分类二元交叉熵损失（BCEWithLogitsLoss）：结合Sigmoid函数和二进制交叉熵损失，数值上更稳定。7. 边际排序损失（...

查看Pytorch的官方文档，了解全面的损失函数选择指南。编写代码以实现特定的损失函数，例如均方误差损失函数(MSE_loss)。它适用于回归任务，通过计算预测值与目标值之间的平方差来评估性能。在进行代码实现时，结果表明MSE_loss在预测数值上提供了一种直观的度量，使模型能够根据预测与真实值的差距进行学习和...

在PyTorch中，常用的损失函数如CrossEntropyLoss（交叉熵损失）与NLLLoss（负对数似然损失）紧密相关，通过log_softmax和nll_loss函数实现。二元交叉熵BCELoss则适用于二分类和多标签问题，而L1 Loss（平均绝对误差）和SmoothL1Loss（平滑L1损失）适用于回归任务，尤其是对抗离群点的影响。MSELoss（均方误差...

CrossEntropyLoss()。此时，需在应用softmax后，进行log操作并取对应位置结果计算损失。具体公式为：loss = torch.log(torch.softmax(results_fc, dim=1))[torch.arange(len(target), target].sum()。其中，results_fc为全连接层输出结果，target为真实标签。torch.softmax函数亦可用F.softmax替代。

PyTorch提供了丰富的损失函数选项，如用于回归的L1 Loss（MAE）、L2 Loss（MSE）和Smooth L1 Loss，以及适用于分类任务的0-1 Loss、交叉熵、Negative Log-Likelihood Loss、Weighted Cross Entropy Loss和Focal Loss。对于图像分类，损失函数在训练过程中扮演关键角色，通过梯度下降调整模型参数，以减小模型...

PyTorch的nn模块将这些复杂功能封装得易于使用，只需一行代码就能添加如L1或均方误差。例如，计算预测值与实际值的MAE，只需调用预先定义好的函数。理解损失函数的数学表达式，尽管可能起初显得复杂，但随着对PyTorch的深入，它会逐渐清晰起来。PyTorch中的损失函数大致分为三类：回归、分类和排名。回归函数关注...