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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# 如何在PyTorch中打印Loss
PyTorch是一个流行的深度学习框架，非常适合新手和经验丰富的开发者。许多初学者在训练模型时都希望能够监控训练过程中的Loss值，以便调整超参数或优化模型表现。本文将为您详细说明如何在PyTorch中打印Loss值，包括必要的流程、代码示例以及步骤详解。
## 流程概述
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
一、概念损失函数在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。具体实现过程：在一个批次（batch）前向传播完成后，得到预测值，然后损失函数计算出预测值和真实值之间的差值，反向传播去更新权值和偏置等参数，以降低差值，不断向真实值接近，最终得到效果良好的模型。常见的损失函数包括：MSE（均方差, 也可以叫L2Loss），Cross Entropy Loss（交叉熵），L1 Loss
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2023-09-15 20:56:27
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5、nn.L1Loss回归任务中常用的损失函数。
功能：计算模型输出inputs与真实标签target之差的绝对值\[L_n=\vert x_n-y_n\vert
\]6、nn.MSELoss回归任务中常用的损失函数。
功能：计算模型输出inputs与target之差的平方\[L_n=( x_n-y_n)^2
\]nn.L1Loss(size_average=None,reduce=None,re
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2024-08-30 11:25:28
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在深度学习中，损失函数是用来衡量模型参数质量的函数。说人话就是：真实值和预测值之间的差值分类任务中的损失函数这里重点说交叉熵损失①多分类任务多分类任务需要用激活函数softmax将输出转变成概率的形式，在多分类任务中，交叉熵损失函数的计算方法为： 为了熟悉理解这个公式，我们来看下面这个例子： 计算下面的交叉熵损失： 代入公式：L =-(0log0.1+1log0.7+0*log0.2)=-log0
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2024-06-25 04:18:52
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一、损失函数与反向传播 loss function（越小越好）：1.计算实际输出与目标输出之间的差距；2.为我们更新输出提供一定的依据（反向传播）import torch
from torch import nn
from torch.nn import L1Loss
inputs = torch.tensor([1,2,3],dtype=float)
targets = torch.tenso
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2023-09-17 13:39:02
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机器学习中的分类问题常用到交叉熵作为损失函数，那么Pytorch中如何使用交叉熵损失函数呢？这就涉及到torch.nn中的三个类：nn.LogSoftmax、nn.NLLLoss、nn.CrossEntropyLoss，今天剖析一下这几个类，便于以后查找。一、nn.LogSoftmaxsoftmax常用在网络的输出层上，以得到每个类别的概率，顾名思义，nn.LogSoftmax就是对softmax
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2023-09-25 12:16:33
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# 使用 PyTorch 打印训练 Loss 的指南
在深度学习模型的训练过程中，监控训练损失（loss）是评估模型性能的重要步骤。打印训练损失可以帮助开发者判断模型是否有效收敛，以及在调试过程中排查问题。本文将向您介绍如何在 PyTorch 中实现这一目标。
## 训练流程概述
我们将使用以下步骤来实现打印训练损失的功能：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
工程的完整链接可以参考Github链接。Pytorch以其动态图的调用方式，深得许多科研人员的喜爱，是许多人进行科研研究、算法预研的不二之选。本文我们跟大家讨论一下，如何使用Pytorch来进行嵌入式的算法部署。这里我们采用的离线训练框架为Pytorch，嵌入式端的推理框架为阿里巴巴近期开源的高性能推理框架MNN。下面我们将结合MNIST这个简单的分类任务来跟大家一步一步的完成嵌入式
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2024-08-14 11:48:48
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一、自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss… 但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，比如DiceLoss，HuberLoss，SobolevLoss… 这些Loss Function专门针对一些非通用的模型，PyTorch不能将他们全部添加到库中去，因此这些损失函数的实现则需要我们
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2023-09-16 21:24:45
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torch.nn.NLLLoss（）分类问题的损失函数中，经常会遇到torch.nn.NLLLOSS。torch.nn.NLLLOSS通常不被独立当作损失函数，而需要和softmax、log等运算组合当作损失函数。Input形状：(N, C)Target形状：(N)torch.nn.NLLLOSS官方链接1、源码class NLLLoss(_WeightedLoss):
r"""The n
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2024-02-08 06:41:24
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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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1. torch.nn.CrossEntropyLossCrossEntropyLoss的作用相当于将nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()结合在一起，nn.LogSoftmax()相当于先对输入矩阵计算softmax值，然后取log。举例说明这几个函数的功能： （1）使用nn.Softmax() + torch.log()来模拟nn.LogSoftmax()import tor
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2023-10-14 06:20:52
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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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作者：郭小喵玩AI导读如果你正在 pytorch 中训练深度学习模型，那么如何能够加快模型训练速度呢？本文介绍一些改动小、影响大的在pytorch中加速深度学习模型的方法。对于每种方法，会对其思路进行简要介绍，然后预估提升速度并讨论其限制。也许你仍然在使用32位精度进行计算，或者甚至只是在单个GPU上进行训练。然而，随着科技的进步，我们已经有了更好的选择。使用更高精度的计算，如16位浮点数或混合精
# 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
@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
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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