pytorch-loss function
nn.LogSoftmax()
F.log_softmax()
nn.NLLLoss()
nn.NLLLoss2d()
-----------------reference---------------
1.http://blog.csdn.net/zhangxb35/article/details/72464152?utm_source=itdadao&utm_medium=referral
2. https://discuss.pytorch.org/t/build-your-own-loss-function-in-pytorch/235
3. https://discuss.pytorch.org/t/understanding-loss-function-gradients/771/3
相關推薦
Pytorch loss function函式總結
注意: 很多的loss 函式都有size_average和reduce倆個布林型別的引數。因為一般損失函式都是直接計算batch的資料，因此返回的loss結果都是維度(batch_size, )的向量。 如果 reduce = False，那麼 size_average 引數失
pytorch系列 --11 pytorch loss function： MSELoss BCELoss CrossEntropyLoss及one_hot 格式求 cross_entropy
本文主要包括： pytorch 實現的損失函式 pytorch實現的loss function 神經網路主要實現分類以及迴歸預測兩類問題，對於迴歸問題，主要講述均方損失函式，而對於一些迴歸問題，需要根據特殊情況自定義損失函式。對於分類，主要講述二分類交叉熵和多分
pytorch loss function
值得注意的是，很多的 loss 函式都有 size_average 和 reduce 兩個布林型別的引數，需要解釋一下。因為一般損失函式都是直接計算 batch 的資料，因此返回的 loss 結果都是維度為 (batch_size, ) 的向量。
pytorch-loss function
nn.LogSoftmax() F.log_softmax() nn.NLLLoss() nn.NLLLoss2d() -----------------reference--------------- 1.http://blog.csdn.net/
pytorch系列12 --pytorch自定義損失函式custom loss function
本文主要內容： nn.Module 和 nn.Functional 區別和聯絡 自定義損失函式 1. 關於nn.Module與nn.Functional的區別： https://discuss.pytorch.org/t/whats-the-differe
【深度學習】一文讀懂機器學習常用損失函數（Loss Function）
back and 們的 wiki 導出 歐氏距離 classes 自變量 關於 最近太忙已經好久沒有寫博客了，今天整理分享一篇關於損失函數的文章吧，以前對損失函數的理解不夠深入，沒有真正理解每個損失函數的特點以及應用範圍，如果文中有任何錯誤，請各位朋友指教，謝謝~
對數損失函數(Logarithmic Loss Function)的原理和 Python 實現
NPU 技術分享 blog 入參 rom __main__ bsp nat () 原理 對數損失, 即對數似然損失(Log-likelihood Loss), 也稱邏輯斯諦回歸損失(Logistic Loss)或交叉熵損失(cross-entropy Loss), 是在
Huber Loss function
分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！
ValueError: Unknown loss function
1. 問題分析 在使用 Keras 中的 load_model 函式重新載入模型的時，會出現如下的報錯 Traceback (most recent call last): File "test_unet.py", line 79, in <module>
不同loss function之間的對比（基於FSRCNN）
對於L2、huber和Cross三種不同的損失函式形式進行測試。（之前都是用L1） 將SR_model.py程式碼修改如下： # loss loss_type = train_opt['pixel_criterion']
multi label loss function
基本思想還是轉化為多個二分類 https://github.com/keras-team/keras/issues/10371 For the multi-label classification, you can try tanh+hinge with {-1, 1} valu
loss function之用Dice-coefficient loss function or cross-entropy
答案出處：https://stats.stackexchange.com/questions/321460/dice-coefficient-loss-function-vs-cross-entropy cross entropy 是普遍使用的loss function，但是做分割的
loss function with value of NAN
根據網上的資料，可能的情況就是1. 梯度太大。2. 計算過程中可能出現了除零的出錯。 試過改變梯度無效後，確定問題出在其中一個自定義的loss函式，必須把這個函式的每一步計算是否導致零考察。 關於pytorch自動求導的基本介紹如下： 設計如下測試， a
[work] ML loss function
損失函式和優化 機器通過損失函式進行學習。這是一種評估特定演算法對給定資料建模程度的方法。如果預測值與實際結果偏離較遠，損失函式會得到一個非常大的值。在一些優化函式的輔助下，損失函式逐漸學會減少預測值的誤差。本文將介紹幾種損失函式及其在機器學習和深度學習領域的應用。 沒有
「Medical Image Analysis」Note on Multi-class Balanced Loss Function
QQ Group: 428014259 Sina Weibo：小鋒子Shawn Tencent E-mail：[email protected] http://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/84996529 [1]
matlab multi loss function
MATLAB ——matconvnet ——multi loss function 最近在學習深度學習matlab程式，網上大部分都是對單個目標函式的操作，關於多個目標函式的示例非常少，所以我想在這裡分享給大家。 首先,運用了dagnn模組，這個模組可以更好的擴
關於機器學習中的損失函式loss function
深度學習的目標是訓練出一個模型，用這個模型去進行一系列的預測。於是我們將訓練過程涉及的過程抽象成數學函式，首先，需要定義一個網路結構，相當於定義一種線性非線性函式，接著，設定一個優化目標，也就是定義一種損失函式。
損失函式 loss function 總結（轉）
目標函式，或稱損失函式，是網路中的效能函式，也是編譯一個模型必須的兩個引數之一。由於損失函式種類眾多，下面以keras官網手冊的為例。 在官方keras.io裡面，有如下資料： mean_squared_error或mse mean_absolute_err
損失函式(Loss function)和代價函式(成本函式)(Cost function)的區別與聯絡
1.損失函式(Loss function)是定義在單個訓練樣本上的，也就是就算一個樣本的誤差，比如我們想要分類，就是預測的類別和實際類別的區別，是一個樣本的哦，用L表示 2.代價函式(Cost function)是定義在整個訓練集上面的，也就是所有樣本的誤差的總和的平均，也
Deep Learning, Score function, Loss function 和 optimization function（三）
接上篇...... Optimization 之前提到Loss函式用於衡量估計值（scrore）和真實值（label， 如鳥， 貓啊）的差距（Loss），這個估計值是基於某個W（weight)然後代入score函式算出來的。而Optimization函式是用來尋找一個更好的W能讓loss儘可