导读
AI小老弟：Pytorch的19个Loss Function(上)zhuanlan.zhihu.com
本篇包括KLDiv损失、BCE损失、对数BCE损失、MarginRanking损失、HingeEmbedding损失和MULTILABELMARGIN损失。
KLDiv Loss torch.nn.KLDivLoss(size_average=No
文章目录1. CrossEntropyLoss()1.1 CEL中不同计算模式的影响1.2 CEL中分类权重 weights 的影响1.3 nn.LogSoftmax()2. nn.NLLLoss()3. nn.BCELoss()4. nn.BCEWithLogitsLoss()5. nn.L1LOSS （MAE）6. nn.MSELoss7. nn.SmoothL1Loss8. nn.Pois
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2023-11-02 10:09:41
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PyTorchAuthor：louwillMachine Learning Lab 在进行深度学习实验时，能够可视化地对训练过程和结果进行展示是非常有必要的。除了Torch版本的TensorBoard工具TensorBoardX之外，Torch官方也提供了一款非常好用的可视化神器——visdom。visdom是一款用于创建、组织和共享实时大量训练数据
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，
一. 安装包pytorch版本最好大于1.1.0。查看PyTorch版本的命令为torch.__version__tensorboard若没有的话，可用命令conda install tensorboard安装，也可以用命令pip install tensorboard安装。注意：tensorboard可以直接实现可视化，不需要安装TensorFlow；tensorboard和tensorboar
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2023-11-07 21:52:15
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一、工具类 utils.py#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
'''
utils:画loss曲线，随机显示前六张图片，转换为one_hot编码
'''
import torch
from matplotlib import pyplot as plt
# 画出loss曲线变化图
def plot_curve(data):
文章目录1 线性模型计算loss代码分析2 引入梯度下降问题2.1 梯度下降【代码】3 鞍点问题4 解决鞍点问题：引入随机梯度下降4.1 随机梯度下降【代码】5 随机梯度下降vs梯度下降5.1 随机梯度下降5.2 梯度下降6 两者折中解决：batch6.1 举例说明mini-Batch 写在前面：学习pytorch的第二天，今天继续加深loss函数和w参数之间的关系，利用matplot画图表示。
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2023-11-03 12:02:10
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引言在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数：nn.CrossEntropyLoss()该损失函数结合了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。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。那么针对这个函数，下面将做详细的介绍。交叉熵交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的
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2023-10-23 11:08:53
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一：pytorch.nn常用知识整理构建神经网络1.激活函数（1）softmax函数： 将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内； 很多时候，Sigmoid 作为最后一层的激活函数与交叉嫡代价函数组合； 如果需要将输出解释为概率分布，一般建议用softmax激活函数。 （2）ReLU激活函数：计算量小 一定程度上缓解“梯度消失”问题 使部分神经元的输出为零，一定程度
一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = Loss + Regularization)Pytorch中的损失函数一般在训练模型时候指定。注意Pytorch中内置的损失函数的参数和tensorflow不同，是y_pred在前，y_true在后，而Tensorflow是y_true在前，y_pred在后。对于回归模型，通常使用的内置损失函数是均方损失函数nn.MS
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2023-08-03 10:55:41
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对于二分类问题，使用softmax或者sigmoid，在实验结果上到底有没有区别(知乎上相关问题讨论还不少)。最近做的相关项目也用到了这一块，从结果上来说应该是没什么区别，但是在模型上还是存在一定差异性的(可以应用于多模型融合、在相关比赛项目当中还是可以使用的)。相关知识和代码总结如下。以下主要分为4个部分：交叉熵损失、二分类交叉熵损失、Focal loss及二分类Focal loss1. CE_
背景最近一直在总结Pytorch中Loss的各种用法，交叉熵是深度学习中最常用的计算方法，写这个稿子把交叉熵的来龙去脉做一个总结。什么是交叉熵信息量引用百度百科中信息量的例子来看，在日常生活中，极少发生的事件一旦发生是容易引起人们关注的，而司空见惯的事不会引起注意，也就是说，极少见的事件所带来的信息量多。如果用统计学的术语来描述，就是出现概率小的事件信息量多。因此，事件出现得概率越小，信息量愈大。
对于loss的定义和选择，是决定一个模型能否收敛甚至是针对特定问题是否能够进行灵活应用的基石，因而对于loss的理解和把握是炼丹师的基本数学修养。从pytorch的loss的使用来看，是对于loss的理解的一个很好的入口。 对于Loss的理解应该是无止境的，有如下的一些比较高阶的理解：L1 loss，L2 loss 和 smoothL1loss对于L1 loss，L2 loss 和 sm
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2023-09-05 21:19:54
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Python 绘制 loss 曲线、准确率曲线使用 python 绘制网络训练过程中的的 loss 曲线以及准确率变化曲线，这里的主要思想就时先把想要的损失值以及准确率值保存下来，保存到 .txt 文件中，待网络训练结束，我们再拿这存储的数据绘制各种曲线。其大致步骤为：数据读取与存储 - > loss曲线绘制 - > 准确率曲线绘制一、数据读取与存储部分我们首先要得到训练时的数据，以损
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2023-10-14 18:26:47
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由于最近使用caffe训练一个网络，学习了如何使用训练过程中生成的log来绘制loss函数曲线，主要用于观察所训练的网络是否收敛。 前提：安装完caffe后已经对pycaffe和matcaffe编译过了。 接下来从训练过程如何生成训练状态的日志(log)说明，直到绘制出loss函数的曲线。 Step1.对网络训练的脚本文件train.sh进行修改，加上生成log的语句。 使用vim打开tr
? 作者：K同学啊实践最近这几个例子，最后都有一个评估模型的过程，然后怎么评估呢，就是通过画loss图，所以研究一下这个loss图是啥loss图什么是loss曲线loss曲线能够反映网络训练的动态趋势，通过观察loss曲线，可以得到模型是否收敛、是否过拟合等信息。 loss曲线怎么画呢？一般通过loss函数（损失函数）来画什么是损失函数（loss function）损失函数（loss funct
第一步保存日志文件，用重定向即可： $TOOLS/caffe train --solver=$SOLVERFILE 2>&1 |tee out.log 第二步直接绘制： python plot_training_log.py 2 testloss.png out.log 这个plot_training_log.py在这个目录下caffe-fast-rcnn/tools/ext
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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文章目录1.前言2.TensorFlow框架绘制loss和accuracy曲线3.PyTorch框架绘制loss和accuracy曲线 1.前言搞深度学习时，我们一般会遇到一个问题，评估模型的性能：这时，一般会绘制模型在训练集 & 验证集上的准确率值和损失值曲线。在这一点上TensorFlow框架比PyTorch框架方便，因为TensorFlow框架在训练模型时，把模型、训练集和验证集上
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2023-10-04 00:06:02
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在构建loss时pytorch常用的包中有最常见的MSE、cross entropy（logsoftmax+NLLLoss）、KL散度Loss、BCE、HingeLoss等等，详见：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-nn/#loss-functions这里主要讲解一种考虑类间距离的Center
