criterion损失函数 / 张生荣

Pytorch损失函数nn.NLLLoss2d()用法说明

最近做显著星检测用到了NLL损失函数对于NLL函数,需要自己计算log和softmax的概率值,然后从才能作为输入输入 [batch_size, channel , h, w] 目标 [batch ...

损失函数通过torch.nn包实现, 1 基本用法 criterion = LossCriterion() #构造函数有自己的参数 loss = criterion(x, y) #调用标准时也有参数 ...

一.分类问题损失函数--交叉熵(crossentropy) 交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离,是分类问题中使用广泛的损失函数.给定两个概率分布p和q,交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离: 我们可以 ...

均方损失函数: 这里 loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标. 很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数.因为一般损失函 ...

这个自定义损失函数的背景:(一般回归用的损失函数是MSE, 但要看实际遇到的情况而有所改变) 我们现在想要做一个回归,来预估某个商品的销量,现在我们知道,一件商品的成本是1元,售价是10元. 如果我们 ...

在预测商品销量时,如果预测多了(预测值比真实销量大),商家损失的是生产商品的成本:而如果预测少了(预测值比真实销量小),损失的则是商品的利润.因为一般商品的成本和商品的利润不会严格相等,比如如果一个商 ...

多分类损失函数 label.shape:[batch_size]; pred.shape: [batch_size, num_classes] 使用 tf.keras.losses.sparse_ca ...

首先辨析一下概念: 1. loss是整体网络进行优化的目标, 是需要参与到优化运算,更新权值W的过程的 2. metric只是作为评价网络表现的一种"指标", 比如accuracy ...

from keras.utils.np_utils import to_categorical 注意:当使用categorical_crossentropy损失函数时,你的标签应为多类模式,例如如果你 ...

keras自定义函数时候,正常在模型里自己写好自定义的函数,然后在模型编译的那行代码里写上接口即可.如下所示,focal_loss和fbeta_score是我们自己定义的两个函数,在model.com ...

损失函数loss:该参数为模型试图最小化的目标函数,它可为预定义的损失函数名,如categorical_crossentropy.mse,也可以为一个损失函数.详情见losses 可用的损失目标函数: ...

一.pytorch 损失函数中输入输出不匹配问题 File "C:\Users\Rain\AppData\Local\Programs\Python\Anaconda.3.5.1\envs\ ...

目录一.技术背景二.MindSpore内置的损失函数三.自定义损失函数四.自定义其他算子五.多层算子的应用六.重定义reduction 一.技术背景损失函数是机器学习中直接决定训练结果好 ...

Keras的核心原则是逐步揭示复杂性,可以在保持相应的高级便利性的同时,对操作细节进行更多控制.当我们要自定义fit中的训练算法时,可以重写模型中的train_step方法,然后调用fit来训练模型. ...

目录 1.效果 2.环境 3.用到的代码 1.效果 2.环境 1.pytorch 2.visdom 3.python3.5 3.用到的代码 # coding:utf8 import torch fro ...

目录 1.交叉熵损失函数的推导 2. 交叉熵损失函数的直观理解 3. 交叉熵损失函数的其它形式 4.总结说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」,脑海中立马浮现出它的公式: 我们已 ...

目录步骤1:添加自定义的类步骤2:修改使用的loss函数自定义loss的方法有很多,但是在博主查资料的时候发现有挺多写法会有问题,靠谱一点的方法是把loss作为一个pytorch的模块, 比如: ...

目录摘要: 1.位置损失 2.置信度损失和类损失总结摘要: 神经网络的训练的主要流程包括图像输入神经网络, 得到模型的输出结果,计算模型的输出与真实值的损失, 计算损失值的梯度,最后用梯度下降算 ...