# PyTorch 中 MSELoss 和 L1Loss 的对比
在深度学习中，损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。最常见的损失函数包括均方误差损失（Mean Squared Error Loss, MSELoss）和平均绝对误差损失（L1 Loss）。本文将带领你探索如何在 PyTorch 中比较这两种损失函数。
## 流程概述
在进行对比之前，我们需要规划一下流程。以下是实现对
torch.sparse是一个专门处理稀疏张量的模块。通常，张量会按一定的顺序连续地进行存取。但是，对于一个存在很多空值的稀疏张量来说，顺序存储的效率显得较为低下。因此，pytorch推出了稀疏张量的处理模块。在这里，有意义的值被称为specified elements，而无意义的值（空值，通常为0，但是也可以是其他值）则被称为fill value。只有足够稀疏的张量使用这种方式进行存储才能获
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2023-09-06 16:31:19
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文章目录损失函数的定义神经网络的学习为何要设定损失函数？常见的损失函数1. 0-1损失函数(zero-one loss)2. 对数损失函数3. 平方损失函数MSE(均值平方差）4. Hinge 损失函数5. 交叉熵损失函数 (Cross-entropy loss function) 损失函数的定义损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。损失
L1Lossnn.L1Loss 也称为平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）。它计算预测值与真实值之间的差异（即误差），然后取绝对值并求和，最后除以样本数量得到平均误差。具体来说，对于一批大小为 的样本，nn.L1Loss 的计算公式如下：其中， 为模型的预测输出，nn.L1Loss 通常用于回归问题中，例如预测房价、预测人的年龄等。它的优点是可以对异常值不敏感，即单个异
文章目录nn.L1Lossnn.SmoothL1Lossnn.MSELossnn.CrossEntropyLossnn.NLLLoss损失函数，是编译一个神经网络模型必须的两个参数之一，另一个是优化器。损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，常见的有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。nn.L1LossL1Loss 计算方法比较简单，原理就是取预测值和真实值的绝对误差的平均数。计算公式如下nn.SmoothL1Lossnn.SmoothL1Loss：计算分俩方面，当误
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2021-06-18 14:10:12
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文章目录nn.L1Lossnn.SmoothL1Lossnn.MSELossnn.CrossEntropyLossnn.NLLLoss损失函数，是编译一个神经网络模型必须的两个参数之一，另一个是优化器。损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，常见的有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。
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2022-02-11 10:27:29
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1. 基础介绍简单版SSD网络中的SmoothL1LossLayer层借鉴于Fast R-CNN，用于计算smooth L1损失，其中的光滑L1函数如下：其导函数为：之所以称为光滑L1函数，是因为此函数处处可导，而原L1函数在x=0处是不可导的。smooth L1损失为：其中：
y
原创
2022-02-07 16:25:59
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简单版SSD网络中的SmoothL1LossLayer层借鉴于Fast R-CNN，用于计算smooth L1损失，其中的光滑L1函数如下：其导函数为：之所以称为光滑L1函数，是因为此函数处处可导，而原L1函数在x=0处是不可导的。smooth L1损失为：其中：yi=[yi1,yi2,....,yik]Ty_i = [y_{i1},y_{i2},....,y_{ik}]^Tyi=[yi1,yi2,....,yik]T为标签向量;y^i\hat{y}_iy^i为预测向量。带si
原创
2021-06-18 14:10:50
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衡量预测值与真实值的偏差程度的最常见的loss： 误差的L1范数和L2范数 因为L1范数在误差接近0的时候不平滑，所以比较少用到这个范数 L2范数的缺点是当存在离群点（outliers)的时候，这些点会占loss的主要组成部分。比如说真实值为1，预测10次，有一次预测值为1000，其余次的预测值为1
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2018-08-23 21:39:00
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文章目录前言一、pytorch_geometric是什么？二、安装步骤2.1 安装编译好的版本2.2 源码安装总结 前言Ubuntu+RTX3080源码安装pytorch_geometric库。一、pytorch_geometric是什么？pytorch_geometric是用于图神经网络学习的Pytorch扩展库，集成了常见的图神经网络结构以及经典方法。详细信息可见其官方文档。二、安装步骤2.
本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/loss_function_1.pyhttps://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/loss_function_1.py这篇文章主要介绍了损失函数的概念，以及 PyTor
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2023-07-18 11:05:56
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基础知识部分第一章 模型选择+过拟合和欠拟合1.区分两种误差2.分清两种重要的数据集3.K-则交叉验证4.欠拟合和过拟合解决办法： （欠拟合） 1.获得更多的训练数据 2.降维 3.正则化：保留特征、减少参数大小 （过拟合） 1.添加新特征 2.增加模型复杂度 3.减小正则化系数5.估计模型容量全连接层如何计算参数的个数： h = wx + b(h充当下一次的x 每一层的b只有1个)6.总结7.一
【学习笔记】Pytorch深度学习—损失函数（一）损失函数概念交叉熵损失函数其他损失函数NLL、BCE、BCEWithLogits Loss 前面学习了如何构建模型、模型初始化，本章学习损失函数。本章从3个方面学习，（1）损失函数的概念以及作用；（2）学习交叉熵损失函数；（3）学习其他损失函数NLL、BCE、BCEWithLogits Loss损失函数概念损失函数：衡量模型输出与真实标签的差异。
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2023-10-08 21:26:27
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PyTorch学习笔记7—损失函数、梯度下降1 损失函数(Loss Function)1.1 nn.L1Loss:1.2 nn.NLLLoss:1.3 nn.MSELoss:1.4 nn.CrossEntropyLoss:1.5 nn.BCELoss:2 梯度下降2.1 梯度2.2 梯度下降法直观解释2.3 Mini-batch的梯度下降法2.4 torch.optim2.4.1 torch.o
# PyTorch MSELoss函数的实现
## 引言
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，提供了丰富的功能和API来构建和训练神经网络模型。在深度学习中，我们经常需要定义损失函数来评估模型的性能。其中之一就是均方误差损失函数（Mean Squared Error Loss），简称MSELoss。本文将向你介绍如何使用PyTorch的MSELoss函数API，并指导你完成相应的代码实现
pytorch实现的loss function1.均方损失函数2. 交叉熵损失函数3、自定义损失函数1、关于nn.Module与nn.Functional的区别2、自定义损失函数 神经网络主要实现分类以及回归预测两类问题对于分类，主要讲述二分类交叉熵和多分类交叉熵函数,对于回归问题，主要讲述均方损失函数，而对于一些回归问题，需要根据特殊情况自定义损失函数。1、所有的loss的基类是Module，
目录1、损失函数概念2、交叉熵损失函数2.1 nn.CrossEntropyLoss2.2 nn.NLLLoss2.3 nn.BCELoss2.4 nn.BCEWithLogitsLoss 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； 上图是一个一元线性回归的拟合过程，绿色的点是训练的样本，蓝色的直线是训练好的模型。这个模型没有很好地拟合所有的数据点，也就是说，每个数据点并没有都在模
损失函数一句话：损失函数就是计算预测值和真实值之间的误差。损失函数可以分为以下三类：回归损失函数：应用于预测连续的值，如房价，年龄等分类损失函数：用于离散的值，图像分类，图像分割等排序损失函数：用于预测输入数据之间的相对距离下面逐一介绍损失函数L1 loss L1 loss 也称为平均绝对误差（Mean Absolute Error），简称MAE，计算真实值和预测值之间绝对差之和的平均值。 应
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2023-10-08 23:10:36
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在前面我们介绍了如何用Pytorch来实现一个两层的神经网络，但是其编码过程略微显得有点复杂。例如我们要手动自己定义权重参数，自己书写如何进行梯度更新等等。但要是某个网络多达几十层，那这个工作量显然是巨大的。因此，将一些常
原创
2021-12-28 16:03:34
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一、损失函数 nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss() ，结合了 nn.LogSoftmax() 和 nn.NLLLoss() 两个函数。 它在做分类（具体几类）训练的时候是非常有用的。二. 什么是交叉熵交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度。举个例子：在做分类训练的时候，如果一个样本属于第 K 类，那么这个类别所对应的输出
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2023-10-11 20:43:15
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