NLL/BCE/BCEWithLogits Loss
原创
2021-08-19 13:02:01
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【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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文章目录损失函数1、损失函数概念（1）概述（2）`PyTorch`中的Loss2、交叉熵损失函数3、NLL/BCE/BCEWithLogits Loss（1）`nn.NLLLoss`（2）`nn.BCELoss`（3）`nn.BCEWithLogitsLoss`4、其余14种损失函数介绍（1）`nn.L1Loss`（2）`nn.MSELoss`（3）`SmoothL1Loss`（4）`Poiss
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2023-10-27 06:49:06
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学习笔记|Pytorch使用教程14本学习笔记主要摘自“深度之眼”，做一个总结，方便查阅。 使用Pytorch版本为1.2损失函数概念交叉熵损失函数NLL/BCE/BCEWithLogits Loss作业一.损失函数概念损失函数:衡量模型输出与真实标签的差异损失函数(Loss Function) :代价函数(Cost Function) :目标函数(Objective Function) : si
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2023-10-08 00:20:15
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损失函数引言BCELossBCEWithLogitsLossNLLLossCrossEntropyLoss总结参考 引言这里主要讲述pytorch中的几种交叉熵损失类，熵是用来描述一个系统的混乱程度,通过交叉熵我们就能够确定预测数据与真是数据之间的相近程度。交叉熵越小，表示数据越接近真实样本。公式为：在pytorch中，损失可以通过函数或者类来计算，这里BCELoss、BCEWithLogits
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2023-08-20 17:10:31
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【目录】损失函数概念交叉熵损失函数NLL/BCE/BCEWithLogits Loss1、损失函数概念损失函数Loss Function 计算模型输出与真实标签之间的差异代价函数Cost Function 计算训练集中所有样本的模型输出与真实标签差异的平均值目标函数Objective Function 是最终要达到的，其中的正则项Regularization是为了避免模型过拟合，对模型进行的一些约
文章目录第四周1. 权值初始化1.1 梯度消失与爆炸1.2 Xavier初始化1.3 权值初始化方法2. 损失函数2.1 损失函数概念2.2 交叉熵损失函数2.3 NLL/BCE/BCEWithLogits Loss2.4 其他损失函数2.5 作业3. 优化器3.1 优化器的概念3.2 优化器的属性3.3 优化器的方法4. 随机梯度下降4.1 learning rate 学习率4.2 momen
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2024-04-09 10:49:00
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