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
转载
2024-09-14 19:20:54
33阅读
在使用 PyTorch 进行深度学习的过程中，许多用户会遇到一个常见的问题：**如何有效绘制 Loss 曲线**。绘制 Loss 曲线对于监控模型训练过程中的性能至关重要，能够帮助我们判断模型是否过拟合或欠拟合。接下来，我将分享这个问题的详细背景、出现的错误现象、根因分析以及解决方案。
### 问题背景
在深度学习任务中，Loss 函数用于量化模型的预测与实际标签之间的差异。通过绘制 Loss
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
转载
2023-11-02 10:09:41
176阅读
# 如何在 PyTorch 中实现实时绘制 Loss 曲线
在深度学习中，监控模型的训练过程非常重要。其中，Loss 是一个关键指标，它反映了模型的性能。实时绘制 Loss 曲线可以帮助我们更好地理解模型的收敛情况。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现这一功能。
## 1. 整体流程
我们可以将实现实时绘制 Loss 曲线的功能分为几个步骤，具体见下表：
| 步骤 |
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
转载
2024-10-04 15:30:54
14阅读
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，
转载
2024-06-07 14:28:12
123阅读
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
转载
2023-11-07 21:52:15
406阅读
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):
转载
2024-06-13 18:32:54
431阅读
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。
转载
2023-11-03 12:02:10
310阅读
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
转载
2023-10-23 11:08:53
157阅读
requires_gradpytorch新建一个tensor，其默认requires_grad=False；但神经网络的权重参数(即net.parameters)默认requires_grad=True。例子，比如x的requires_grad=True，y的requires_grad=False，而z=x+3y，则z的requires_grad也等于true，因为z由两条路径组成，其中x的那条是
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
转载
2024-01-14 19:32:32
81阅读
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
转载
2023-08-03 10:55:41
241阅读
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_
转载
2024-01-10 18:56:36
154阅读
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。
转载
2024-08-21 19:26:25
57阅读
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
转载
2024-08-01 07:19:39
299阅读
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
转载
2023-10-14 18:26:47
1106阅读
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
转载
2023-11-12 08:00:09
908阅读
? 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
转载
2023-11-19 08:59:48
478阅读
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
