文章目录Loss Functions in PytorchL1LossMSELossCrossEntropyLossCTCLOSSNLLLossPoissonNLLLossKLDivLossBCELossBCEWithLogitsLossMarginRankingLossHingeEmbeddingLossMultiLabelMarginLossSmoothL1LossSoftMarginLos
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2023-11-30 22:23:31
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# PyTorch中查看Loss和Acc的方法
在深度学习领域中，我们经常需要使用一种或多种指标来评估我们的模型性能。两个最常用的指标是Loss和Acc（Accuracy）。Loss代表模型在训练过程中的误差，而Acc代表模型在测试过程中的准确率。
本文将介绍如何使用PyTorch来查看Loss和Acc，并提供相应的代码示例。
## 1. 查看Loss
Loss代表模型预测值与真实值之间的
原创
2023-09-15 23:38:21
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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，
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2024-06-07 14:28:12
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目录1、损失函数概念2、交叉熵损失函数2.1 nn.CrossEntropyLoss2.2 nn.NLLLoss2.3 nn.BCELoss2.4 nn.BCEWithLogitsLoss 1、损失函数概念损失函数：衡量模型输出与真实标签的差异； 上图是一个一元线性回归的拟合过程，绿色的点是训练的样本，蓝色的直线是训练好的模型。这个模型没有很好地拟合所有的数据点，也就是说，每个数据点并没有都在模
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2024-02-02 12:16:31
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# PyTorch绘制loss及acc曲线
## 引言
深度学习是一种非常强大的机器学习技术，可以用于解决许多复杂的问题。然而，在实际应用中，深度学习模型的训练是一个相当复杂的过程，需要大量的数据和计算资源。为了更好地了解模型的训练过程并进行调优，我们通常会绘制loss和accuracy曲线来观察模型的表现。
本文将介绍如何使用PyTorch来绘制loss和accuracy曲线。首先，我们将
原创
2023-09-23 17:53:29
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前言 本文：训练过程的可视化包括训练集和验证集的acc和loss曲线，根据曲线的不同特点进行超参数调节，可以不断优化网络，总结以下一些曲线特点。开发环境：TensorFlow + Keras + Python问题类型：二分类问题数据集：训练集7170个样本 正负各一半 分类为1/0，验证集划分0.15独立测试集共600个样本 正负各一半1. 验证集曲线震荡分析原因：训练的batch_si
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2023-08-09 12:42:20
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好记性不如烂笔头，纯粹为自己的学习生活记录点什么！tensorboard 同时显示多个模型准确率和损失率tensorboard 同时显示多个模型的accuracy和lossFound more than one graph event per run, or there was a metagraph containing a graph_def, as well as one or more g
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2024-08-20 22:10:52
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# 使用 PyTorch Lightning 显示 Loss 的方法
在深度学习模型的训练过程中，损失（Loss）是一个重要的衡量指标，它帮助我们了解模型的性能。为了方便训练过程中的监测，PyTorch Lightning 提供了一种直观的方法来显示损失。在本文中，我们将探讨如何在 PyTorch Lightning 中实现这一目标，并附上代码示例。
## 什么是 PyTorch Lightn
目录摘要一、acc 曲线与 loss 曲线二、完整代码摘要loss / loss 可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程一、acc 曲线与 loss 曲线history = model.fit(训练集数据,
训练集标签,
bat
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2023-11-03 20:26:31
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1.acc曲线和loss曲线 用history.history提取model.fit()在执行训练过程中保存的训练集准确率，测试集准确率，训练集损失函数数值，测试集损失函数数值 validation_freq表示每多少次epoch迭代使用测试集验证一次结果，即计算在测试集上的准确率
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2020-09-01 17:18:00
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睿智的目标检测58——Pytorch Focal loss详解与在YoloV4当中的实现学习前言什么是Focal Loss一、控制正负样本的权重二、控制容易分类和难分类样本的权重三、两种权重控制方法合并实现方式 什么是Focal LossFocal Loss是一种Loss计算方案。其具有两个重要的特点。1、控制正负样本的权重 2、控制容易分类和难分类样本的权重正负样本的概念如下：目标检测本质上是进
# Python 绘制loss和acc
在深度学习领域，训练神经网络时通常会关注损失函数（loss）和准确率（accuracy）的变化情况。这些指标可以帮助我们了解模型的训练效果，以及是否需要对模型进行调整。在本文中，我们将介绍如何使用Python绘制loss和accuracy的变化曲线，并通过示例代码演示具体实现过程。
## 绘制Loss和Acc的示例代码
首先，我们需要准备一些训练数据，
原创
2024-02-25 04:47:28
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前言pytorch 中的损失函数：CrossEntropyLossLogSoftmaxNLLLossSoftmax在多分类的时候，我们希望输出是符合概率分布的，所以利用Softmax做了归一化的处理。这个过程非常好理解，将所有的项相加得到分母，各项在作为分子，只不过这里加了一个e为底的指数函数，确保值都大于0。多分类的神经网络的最后一层，一般就会用到Softmax，所以最后一层一般不用
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2023-10-12 09:21:41
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# 深度学习中的Loss和Acc波动分析
深度学习模型的训练过程中，监控loss（损失函数）和acc（准确率）是非常重要的，它们能够帮助我们判断模型的表现，进而进行调优。本文将指导你如何实现loss和acc的波动分析，包括整体的流程、每一步的实现代码以及详细注释。最后会给出总结和建议。
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## 整体流程
在实现loss和acc波动分析之前，我们需要制定一个整体的工作流程。以下是我们将
# Pytorch计算准确率（ACC）的简单介绍
在深度学习中，准确率（Accuracy）是评估模型性能的重要指标之一。它表示模型正确预测的样本数量与总样本数量之比。在本文中，我们将介绍如何在PyTorch框架中计算分类模型的准确率，并通过示例代码进行说明。
## 准备工作
首先，我们需要安装PyTorch。如果你尚未安装，可以使用以下命令进行安装：
```bash
pip install
?Chapter01基本概念1.1 PyTorch 简介与安装PyTorch 的诞生PyTorch 的发展PyTorch 优点PyTorch 实现模型训练的 5 大要素1.2 Tensor(张量)介绍Tensor 的概念Tensor 创建的方法1、直接创建 Tensor2、根据数值创建 Tensor3、根据概率创建 Tensor1.3 张量操作与线性回归张量的操作拼接切分索引变换张量的数学运算线
## Python实时绘制Loss和Acc曲线
在深度学习中，我们经常需要训练模型并观察其损失（Loss）和准确率（Accuracy）的变化趋势。这种实时监测可以帮助我们了解模型的训练进展情况，以及是否需要调整超参数或改进模型结构。本文将介绍如何使用Python实时绘制Loss和Acc曲线，并提供相应的代码示例。
### 实时绘制Loss和Acc曲线的重要性
在训练深度学习模型时，我们通常会
原创
2023-08-31 05:14:49
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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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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
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2024-03-06 09:58:54
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在上一篇文章 中，我们自己手动实现了对于softmax操作和交叉熵的计算，可其实这些在Pytorch框架中已经被实现了，我们直接拿来使用即可。但是，为了能够对这些内容有着更深刻的理解，通常我们都会自己手动实现一次，然后在今后的使用中就可以直接拿现成的来用了。在接下来这篇文章中，笔者将首先介绍如何调用Pytorch中的交叉熵损失函数，然后再同时借助nn.Linear()来实现一个简洁版的
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2023-11-25 12:27:11
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