@创建于：2021.10.19 文章目录1、损失函数1.1 二分类交叉熵损失函数1.2 交叉熵损失函数1.3 L1损失函数1.4 平滑L1 (Smooth L1)损失函数1.5 MSE损失函数1.6 目标泊松分布的负对数似然损失1.7 KL散度1.8 MarginRankingLoss1.9 多标签边界损失函数1.10 二分类损失函数1.11 多分类的折页损失1.12 三元组损失1.13 Hing
目录参考文献人脸损失函数CenterLoss （2016）余弦距离 cosine lossCosineMarginLoss（Large-Margin-Cosine-Loss）（2018 CosFace）ArcFaceCircle Loss（2020）MV-Softmax loss（2020）CurricularFace（2020）人脸损失函数github源码详解ArcFace（InsightFa
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2024-05-27 15:46:19
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pytorch 常用loss函数1.L1 Loss/平均绝对误差（MAE）1.1 L1 Loss/平均绝对误差（MAE）简介1.2 编程实现2. L2 Loss/均方误差（MSE）2.1 L2 Loss/均方误差（MSE）简介2.2 编程实现3. SmoothL1 Loss3.1 SmoothL1 Loss简介3.2 编程实现4. BCELoss和BCEWithLogitsLoss4.1 BCE
目录nn.L1Loss:nn.NLLLoss:nn.CrossEntropyLossnn.MSELossnn.BCELoss: nn.L1Loss:这个比较简单，没有太多好说的，就是两者做差取绝对值，然后求和取平均。 输入x和目标y之间差的绝对值，要求 x 和 y 的维度要一样（可以是向量或者矩阵），得到的 loss 维度也是对应一样的。loss(x,y)=1/nnn.NLLLoss:nn.NL
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2023-10-17 22:10:16
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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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自定义损失函数有时候我们可以将损失函数改成我们想要的，主要有以下两种方式函数形式 直接以函数形式定义即可def my_loss(output, target):
loss = torch.mean((output - target)**2)
return loss以类的方式定义 需要继承自nn.Module类class DiceLoss(nn.Module):
def __init__
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2024-06-09 10:33:09
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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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# Dice Loss的PyTorch实现及其应用
在深度学习中，损失函数是训练模型的关键，它能衡量预测值与真实值之间的差异。对于图像分割任务，Dice Loss因其在不平衡数据集上的表现而受到广泛关注。本文将深入探讨Dice Loss的概念、其在PyTorch中的实现，并提供代码示例帮助你理解。
## 什么是Dice Loss？
Dice Loss源自Dice系数，这是一种衡量两个样本相似
先来介绍几个比较重要的函数1. torch.nn.CrossEntropyLoss()函数交叉熵损失函数，在pytorch中若模型使用CrossEntropyLoss这个loss函数，则不应该在最后一层再使用softmax进行激活，因为CrossEntropyLoss函数包括了softmax和计算交叉熵两个过程。分析实例： pytorch 计算 CrossEntropyLoss 需要先经 sof
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2024-04-07 17:57:15
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1. 损失函数简介损失函数，又叫目标函数，用于计算真实值和预测值之间差异的函数，和优化器是编译一个神经网络模型的重要要素。 损失Loss必须是标量，因为向量无法比较大小（向量本身需要通过范数等标量来比较）。 损失函数一般分为4种，HingeLoss 0-1 损失函数，绝对值损失函数，平方损失函数，对数损失函数。损失函数的本质任何一个有负对数似然组成的损失都是定义在训练集上的经验分布和定义在模型上的
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2023-08-31 21:22:08
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文章目录Loss Functions in PytorchL1LossMSELossCrossEntropyLossCTCLOSSNLLLossPoissonNLLLossKLDivLossBCELossBCEWithLogitsLossMarginRankingLossHingeEmbeddingLossMultiLabelMarginLossSmoothL1LossSoftMarginLos
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2023-11-30 22:23:31
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PyTorch中的损失函数大致使用场景 最近学习 pytorch，将其损失函数大致使用场景做了一下汇总，多参考网上大家的文章，或直接引用，文后附有原文链接，如有不对，欢迎指正一、L1LossL1 Loss，它有几个别称：L1 范数损失最小绝对值偏差（LAD）最小绝对值误差（LAE）最常看到的 MAE 也是指L1 Loss损失函数它是把目标值 g 与模型输出(估计值) y 做绝对值得到的误差 。
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2024-06-16 13:20:13
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Sigmoid function函数（函数值[-1, 1 ]，单调递增）1、Logistic Function（Logistic 函数），（最广泛）：x取值范围 [-无穷， +无穷]， 函数值的范围 [0，1]，使得函数值相当于是一个概率值。一般把函数模型输出值（如：y = w * x + b）当作Logistic 函数中的 x 值，从而得到一个概率值。2、Logistic 函数曲线图：2、还有其
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2024-04-07 18:57:42
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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。
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2024-08-21 19:26:25
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一篇文章带你了解pytorch中常用的损失函数Q：什么是损失函数？训练神经网络类似于人类的学习方式。我们将数据提供给模型，它可以预测某些内容，并告诉其预测是否正确。然后，模型纠正其错误。该模型会重复执行此操作，直到达到我们确定的特定精度水平为止。告诉模型预测错误是正确学习的关键。这是损失函数出现的地方。它告诉模型其估计与实际值相差多远。与人交流虽然比较容易，但要告诉机器，我们需要一种媒介。本篇文章
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2023-11-25 12:59:00
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损失函数的作用： 主要用于深度学习中predict与True label “距离”度量或者“相似度度量”，并通过反向传播求梯度，进而通过梯度下降算法更新网络参数，周而复始，通过损失值和评估值反映模型的好坏。损失函数的种类：主要分为分类损失函数和回归损失函数。分类损失函数KLDiv Loss 、NLL Loss、CrossEntropy Loss、BCE Loss、BCE With Logits L
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2024-04-14 13:30:24
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利用pytorch来深入理解CELoss、BCELoss和NLLLoss之间的关系损失函数为为计算预测值与真实值之间差异的函数，损失函数越小，预测值与真实值间的差异越小，证明网络效果越好。对于神经网络而言，损失函数决定了神经网络学习的走向，至关重要。pytorch中的所有损失函数都可以通过reduction = ‘mean’或者reduction = ‘sum’来设置均值还是总值。L1 Loss
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2023-10-29 19:08:03
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一、简介损失函数的作用： 主要用于深度学习中predict与True label “距离”度量或者“相似度度量”，并通过反向传播求梯度，进而通过梯度下降算法更新网络参数，周而复始，通过损失值和评估值反映模型的好坏。损失函数的分类： 主要分为回归损失函数和分类损失函数。回归损失函数： reg_loss(回归预测一个具体的数值，真实的一个具体值)，比如我要预测一个矩形框的宽高，一般来说可以使任意值。一
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2023-10-19 15:40:43
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1. 损失函数具有深度学习理论基础的同学对损失函数和反向传播一定不陌生，在此不详细展开理论介绍。损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，在机器学习过程中，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。使用损失函数的流程概括如下：计算实际输出和目标之间的差距。为我们更新输出提供一定的依据（反向传播）。（1）nn.L1Loss：平均绝对误差（MAE，Mean Absolute Er
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2023-11-01 18:07:38
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损失函数介绍1、nn.L1Loss功能：计算inputs与target之间的绝对值2、nn.MSELoss功能：计算inputs与target之差的平方 主要参数： reduction：计算模式，可为none/sum/mean（none：逐个元素进行计算，sum：所有元素求和，返回标量，mean：加权平均，返回标量）3、nn.SmoothL1Loss功能：平滑的L1Loss 主要参数： reduc
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2023-12-12 10:46:31
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