对于某些损失，tf.tape.gradient()返回None_使用自定义损失函数时，GradientTape返回None_Javascript - getElementsByTagName对于某些元素返回undefined - 腾讯云开发者社区

MSELOSS CLASS torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction: str = 'mean') 创建一个标准来测量输入x和目标...未减少的损失（即 reduction 设置为 'none'）可以描述为：其中 N 是 batch size....默认情况下，损失是batch中每个损失元素的平均数。请注意，对于某些损失，每个样本有多个元素。如果将size_average字段设置为False，则损失是每个minibatch的总和。...当reduce为False时，返回每个batch元素损失，并忽略size_average。默认值：True。...指定要应用于输出的缩减量：’none’| “mean” | ‘sum’。 ‘none’：不应用任何reduction，’mean’：输出的总和除以输出中元素的数量，’sum’：输出的总和。

2573 0

十九种损失函数，你能认识几个？

torch.nn.L1Loss(reduction='mean') 参数： reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。...torch.nn.MSELoss(reduction='mean') 参数： reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。...reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。默认：mean。...torch.nn.CTCLoss(blank=0, reduction='mean') 参数： reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值； sum:返回loss...必须是一个长度为 C 的 Tensor reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值； sum:返回loss的和。默认：mean。

4341 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

十九种损失函数，你能认识几个？

8922 0

最全的损失函数汇总

torch.nn.L1Loss(reduction='mean') 参数： reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。...torch.nn.MSELoss(reduction='mean') 参数： reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。...reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。默认：mean。...torch.nn.CTCLoss(blank=0, reduction='mean') 参数： reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss...必须是一个长度为 C 的 Tensor reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。默认：mean。

4881 0

十九种损失函数，你认识几个？

torch.nn.L1Loss(reduction='mean') 参数： reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。...torch.nn.MSELoss(reduction='mean') 参数： reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。...reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。默认：mean。...torch.nn.CTCLoss(blank=0, reduction='mean') 参数： reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss...必须是一个长度为 C 的 Tensor reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。默认：mean。

6641 0

认识这19种深度学习损失函数，才能说你了解深度学习！

torch.nn.L1Loss(reduction='mean') 参数： reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。...torch.nn.MSELoss(reduction='mean') 参数： reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。...reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。默认：mean。...torch.nn.CTCLoss(blank=0, reduction='mean') 参数： reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss...必须是一个长度为 C 的 Tensor reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。默认：mean。

2.8K2 0

十九种损失函数，你认识几个？

1.4K4 1

十九种损失函数，你能认识几个？

8562 0

最全的损失函数汇总

torch.nn.L1Loss(reduction='mean') 参数： reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。...torch.nn.MSELoss(reduction='mean') 参数： reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。...reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。默认：mean。...torch.nn.KLDivLoss(reduction='mean') 参数： reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。...必须是一个长度为 C 的 Tensor reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。默认：mean。

3721 0

深度学习19种损失函数，你能认识几个？

torch.nn.L1Loss(reduction='mean') 参数： reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。...torch.nn.MSELoss(reduction='mean') 参数： reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。...reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。默认：mean。...torch.nn.CTCLoss(blank=0, reduction='mean') 参数： reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss...必须是一个长度为 C 的 Tensor reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。默认：mean。

1.4K0 0

【动手学深度学习】softmax回归从零开始实现的研究详情

updater(X.shape[0]) metric.add(float(l.sum()), accuracy(y_hat, y), y.numel()) # 返回训练损失和训练精度..., ylabel=None, legend=None, xlim=None, ylim=None, xscale='linear', yscale='linear',...通过结合这两个解决方案，可以在计算softmax函数和交叉熵损失函数时避免数值溢出和对数函数定义域的限制，从而得到准确的计算结果。 4.返回概率最大的分类标签总是最优解吗？...尽管返回概率最大的分类标签在某些情况下可能是合理的，但在医疗诊断等重要领域，仅仅依靠概率最大的分类标签并不足够，需要综合考虑其他因素，并由专业人士进行决策。...某些常见的单词可能会有更多的训练样本，而一些罕见的单词可能只有很少的训练样本。这会影响模型对于不常见单词的预测能力。

2361 0

【综述专栏】损失函数理解汇总，结合PyTorch和TensorFlow2

01 交叉熵损失（CrossEntropyLoss）对于单事件的信息量而言，当事件发生的概率越大时，信息量越小，需要明确的是，信息量是对于单个事件来说的，实际事件存在很多种可能，所以这个时候熵就派上用场了...而对于预测的概率分布和真实的概率分布之间，使用交叉熵来计算他们之间的差距，换句不严谨的话来说，交叉熵损失函数的输入，是softmax或者sigmoid函数的输出。...多分类交叉熵损失如下： ? 其中， ? 表示类别的数量， ? 表示变量（0或1），如果该类别和样本 ? 的类别相同就是1，否则是0， ? 表示对于观测样本 ? 属于类别 ?...-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。...-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。

1.7K2 0

PyTorch 学习 -6- 损失函数

有三种计算模式可选：none：逐个元素计算。 sum：所有元素求和，返回标量。 mean：加权平均，返回标量。如果选择none，那么返回的结果是和输入元素相同尺寸的。默认计算方式是求平均。...和L1Loss一样，MSELoss损失函数中，reduction参数决定了计算模式。有三种计算模式可选：none：逐个元素计算。 sum：所有元素求和，返回标量。默认计算方式是求平均。...有三种计算模式可选：none：逐个元素计算。 sum：所有元素求和，返回标量。默认计算方式是求平均 mean。提醒：之后的损失函数中，关于reduction 这个参数依旧会存在。...主要参数: reduction：计算模式，可为 none/sum/mean/batchmean。 1234567 none：逐个元素计算。sum：所有元素求和，返回标量。mean：加权平均，返回标量。...(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 功能：对于多标签分类问题计算损失函数。

4613 0

PyTorch内置损失函数汇总！！

/sum /mean ①. none：逐个元素计算 ②. sum：所有元素求和，返回标量 ③. mean：加权平均，返回标量 nn.NLLLoss(weight=None, size_average...requires_grad=True) target = torch.tensor([1, 0, 4]) output = loss(m(input), target) 3. nn.NLLLoss2d 功能：对于图片输入的负对数似然损失...none：逐个元素计算 ②. sum：所有元素求和，返回标量 ③. mean：加权平均，返回标量 torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average.../sum /mean ①. none：逐个元素计算 ②. sum：所有元素求和，返回标量 ③. mean：加权平均，返回标量 nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None...'mean') 对于mini-batch(小批量) 中的每个样本按如下公式计算损失：用法示例： loss = nn.MultiLabelMarginLoss() input = torch.randn

2451 0

简单的神经网络

对于二分类问题，假设我们只考虑正类（标签为1）和负类（标签为0）在多分类问题中，交叉熵损失函数可以扩展为−∑=1⋅log⁡()−∑i=1Kyi⋅log(pi)，其中K是类别的总数，( y_i )是样本属于第...定义损失函数和优化函数 torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None,...关于loss.backward()方法：主要作用就是计算损失函数对模型参数的梯度，loss.backward()实现了反向传播算法，它通过链式法则计算每个模型参数相对于最终损失的梯度。...过程：得到每个参数相对于损失函数的梯度，这些梯度信息会存储在对应张量的.grad属性中。...前向传播过程中，数据从输入层流向输出层，并生成预测结果；而在反向传播过程中，误差（即预测值与真实值之间的差距，也就是损失函数的值）会从输出层向输入层传播，逐层计算出每个参数相对于损失函数的梯度。

1101 0

Transformers 4.37 中文文档（九十八）

return_loss (bool, 可选) — 是否在forward调用中返回损失。...return_loss（bool，可选）— 是否在forward调用中返回损失。...return_loss（bool，可选）：是否在forward调用中返回损失。...loss (string, 可选, 默认为"nll") — 与distribution_output头对应的模型损失函数。对于参数分布，它是负对数似然（nll）- 目前是唯一支持的损失函数。...和end_positions则返回) — 分类损失，作为起始标记、结束标记（如果提供了 is_impossible 则包括）分类损失的总和。

1161 0

飞桨万能转换小工具X2Paddle，教你玩转模型迁移

如果在某一层使用stop_gradient=True,那么这一层之前的层都会自动的stop_gradient=True,梯度不会参与回传，可以对某些不需要参与loss计算的信息设置为stop_gradient...返回值 TensorFlow：返回batch中各个样本的log loss；飞桨：当return_softmax为False时，返回batch中各个样本的log loss；当return_softmax...为True时，再额外返回logtis的归一化值。...return_softmax: 指明是否额外返回一个softmax值，同时返回交叉熵计算结果。默认为False。如果 return_softmax 为 False，则返回交叉熵损失。...如果 return_softmax 为 True，则返回元组 (loss, softmax) ，其中交叉熵损失为形为[N x 1]的二维张量，softmax为[N x K]的二维张量。

8982 0

keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能（一）

fit函数返回一个History的对象，其History.history属性记录了损失函数和其他指标的数值随epoch变化的情况，如果有验证集的话，也包含了验证集的这些指标变化情况注意：要与之后的...4.evaluate 模型评估 evaluate(self, x, y, batch_size=32, verbose=1, sample_weight=None) 本函数按batch计算在某些输入数据上模型的误差...该参数在处理非平衡的训练数据（某些类的训练样本数很少）时，可以使得损失函数对样本数不足的数据更加关注。...输入数据与规定数据不匹配时会抛出错误 fit函数返回一个History的对象，其History.history属性记录了损失函数和其他指标的数值随epoch变化的情况，如果有验证集的话，也包含了验证集的这些指标变化情况...4.evaluate，模型评估 evaluate(self, x, y, batch_size=32, verbose=1, sample_weight=None) 本函数按batch计算在某些输入数据上模型的误差

10.1K12 4

keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能（一）

1.5K4 0

Deep learning基于theano的keras学习笔记（1）-Sequential模型

compile接收三个参数：优化器optimizer：已预定义的优化器名，如rmsprop、adagrad，或一个Optimizer类的对象损失函数loss：最小化的目标函数，它可为预定义的损失函数...#class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练） #sample_weight：权值的numpy array，用于在训练时调整损失函数（...fit函数返回一个History的对象，其History.history属性记录了损失函数和其他指标的数值随epoch变化的情况，如果有验证集的话，也包含了验证集的这些指标变化情况 --------...-- #evaluate evaluate(self, x, y, batch_size=32, verbose=1, sample_weight=None) #本函数按batch计算在某些输入数据上模型的误差...#test_on_batch test_on_batch(self, x, y, sample_weight=None) 本函数在一个batch的样本上对模型进行评估，函数的返回与evaluate的情形相同

1.4K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

torch mseloss_pytorch conv1d

十九种损失函数，你能认识几个？

十九种损失函数，你能认识几个？

最全的损失函数汇总

十九种损失函数，你认识几个？

认识这19种深度学习损失函数，才能说你了解深度学习！

十九种损失函数，你认识几个？

十九种损失函数，你能认识几个？

最全的损失函数汇总

深度学习19种损失函数，你能认识几个？

【动手学深度学习】softmax回归从零开始实现的研究详情

【综述专栏】损失函数理解汇总，结合PyTorch和TensorFlow2

PyTorch 学习 -6- 损失函数

PyTorch内置损失函数汇总！！

简单的神经网络

Transformers 4.37 中文文档（九十八）

飞桨万能转换小工具X2Paddle，教你玩转模型迁移

keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能（一）

keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能（一）

Deep learning基于theano的keras学习笔记（1）-Sequential模型

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐