PyTorch中具有自定义反向函数的损失--简单均方误差示例中的爆炸性损失 - 腾讯云开发者社区

代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https:...//www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现（sigmoid、softmax、tanh、relu、leakyrelu、elu、selu、softplus...）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713081.html 这节讲解两个基础的损失函数的实现： from __future__ import division...，p是预测值对应的标签。...1,2,3,5,6,7,8,9]) np.clip(x,3,8) array([3, 3, 3, 5, 6, 7, 8, 8]) 这里使用到了mlfromscrach/utils/data_operation.py中的

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Pylon框架：在PyTorch中实现带约束的损失函数

用户可以通过编写PyTorch函数来指定约束，Pylon将这些函数编译成可微分的损失函数，使得模型在训练过程中不仅拟合数据，还能满足特定的约束条件。...在Pylon框架中，程序性约束通过PyTorch函数的形式被定义和整合到模型训练中，允许开发者将领域知识直接编码到学习过程中，从而指导和优化模型的学习行为。...4、可微分：在Pylon框架中，约束函数被编译成可微分的损失函数，这样可以通过标准的梯度下降算法来优化模型参数，以最大化满足约束的概率。...6、灵活性：用户可以利用PyTorch和Python的全部语法灵活性来定义约束，使得表达各种复杂的领域知识成为可能。 Pylon会将其整合到模型的损失函数中，从而在训练过程中强制执行这一规则。...下面是一个简单的示例，展示了如何使用Pylon框架结合LSTM模型来预测股票权重，并以最大化夏普比率为目标函数，同时满足组合权重的约束。

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工业应用中如何选取合适的损失函数（MAE、MSE、Huber）-Pytorch版

对比不同损失函数的优缺点及相关pytorch代码。...最近在学习pytorch的时候，参考了很多说明文档和优秀贴文，总结了如何针对应用场景选择合适损失函数、对比不同损失函数的优缺点及相关pytorch代码，用作学习记录，方便自己回顾。...内容包括：基础知识（损失函数、训练目标、训练方法、pytorch）回归模型损失函数 (MSE、MAE、Huber损失函数的优缺点，总结应用情形）分类模型损失函数 (熵、最大似然) 一、基础知识...一文看懂各种神经网络优化算法一般的损失函数的都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 loss 结果都是维度为 batch_size的向量, 值得注意的是, pytorch中很多的损失函数都有...Error）均方损失函数，其数学形式如下：这里 loss, x, y 的维度是一样的，可以是向量或者矩阵，i 是下标以 y-f(x) 为横坐标，MSE 为纵坐标，绘制其损失函数的图形： MSE

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多标签softmax + cross-entropy交叉熵损失函数详解及反向传播中的梯度求导

https://blog.csdn.net/oBrightLamp/article/details/84069835 摘要本文求解 softmax + cross-entropy 在反向传播中的梯度...相关配套代码, 请参考文章 : Python和PyTorch对比实现多标签softmax + cross-entropy交叉熵损失及反向传播有关 softmax 的详细介绍, 请参考 : softmax...函数详解及反向传播中的梯度求导有关 cross-entropy 的详细介绍, 请参考 : 通过案例详解cross-entropy交叉熵损失函数系列文章索引 : https://blog.csdn.net.../oBrightLamp/article/details/85067981 正文在大多数教程中, softmax 和 cross-entropy 总是一起出现, 求梯度的时候也是一起考虑....题目考虑一个输入向量 x, 经 softmax 函数归一化处理后得到向量 s 作为预测的概率分布, 已知向量 y 为真实的概率分布, 由 cross-entropy 函数计算得出误差值 error (

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机器学习--多标签softmax + cross-entropy交叉熵损失函数详解及反向传播中的梯度求导

https://blog.csdn.net/oBrightLamp/article/details/84069835 正文在大多数教程中, softmax 和 cross-entropy 总是一起出现..., 求梯度的时候也是一起考虑....softmax 和 cross-entropy 的梯度, 已经在上面的两篇文章中分别给出. 1 题目考虑一个输入向量 x, 经 softmax 函数归一化处理后得到向量 s 作为预测的概率分布,...已知向量 y 为真实的概率分布, 由 cross-entropy 函数计算得出误差值 error (标量 e ), 求 e 关于 x 的梯度. ?

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element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

()optimizer.step()print("梯度计算完成")在上述代码中，我们创建了一个简单的生成器模型用于生成假的图像。...为了解决这个问题，我们可以将全为1的张量包装到一个Variable中，确保其具有梯度追踪的功能。...常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross Entropy）等。前向传播：通过将输入数据输入到模型中，计算模型的输出结果。从输入层到输出层的计算过程称为前向传播。...根据损失函数的不同，计算损失的方式也有所区别。例如，对于回归问题，可以使用均方误差来计算损失；对于分类问题，常使用交叉熵损失。反向传播：通过链式求导法则，计算损失函数对模型参数的偏导数。...反向传播的过程是从损失函数开始，通过一层一层反向传播，计算每一层的梯度，并将梯度传递到前一层。这样，可以高效地计算出损失函数关于模型参数的梯度。

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独家 | 机器学习中的损失函数解释

均方误差 (MSE) / L2损失均方误差 (MSE) 或L2损失是一种损失函数，通过取预测值与目标值之间的平方差的平均值来量化机器学习算法预测与实际输出之间的误差大小。...在机器学习回归任务中，目标是让机器学习模型根据一组输入生成预测，因此均方误差MSE或平均绝对误差MAE等损失函数更适合。...灵敏度另一个需要考虑的因素是损失函数对异常值的敏感性。在某些情况下，需要确保在训练过程中对偏离数据集整体统计分布的异常值和数据样本进行惩罚；在这种情况下，均方误差MSE等损失函数是合适的。...虽然损失函数的自定义实现是可行的，并且TensorFlow和PyTorch等深度学习库支持在神经网络实现中使用定制损失函数，但Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等库提供了常用损失函数的内置实现...决定使用Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等库中的自定义或预构建损失函数取决于特定的项目需求、计算效率和用户专业知识。

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深度学习入门：理解神经网络和实践

我们将创建一个简单的前馈神经网络，并通过代码示例演示如何进行前向传播来进行预测。...我们将通过示例代码演示反向传播算法的关键步骤。...以下是一些可以增加到文章中的内容：激活函数介绍不同类型的激活函数（如ReLU、Sigmoid和Tanh），并解释它们在神经网络中的作用。演示如何在TensorFlow中使用激活函数层。...# 添加ReLU激活函数层 model.add(tf.keras.layers.ReLU()) 损失函数详细解释不同类型的损失函数，如均方误差损失和交叉熵损失，并讨论它们的适用情况。...# 使用均方误差损失函数 model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error', metrics

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图深度学习入门教程（四）——训练模型的原理

最终的目的，是要让正向传播的输出结果与标签间的误差最小化，这就是反向传播的核心思想。 2.2 Bp算法 Bp算法又称“误差反向传播算法”。它是反向传播的过程中的常用方法。...均值平方差（MSE）均值平方差（Mean Squared Error，MSE），也称“均方误差”，在神经网络中主要是表达预测值与真实值之间的差异，在数理统计中均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值...类似的损失算法还有均方根误差RMSE（将MSE开平方）、平均绝对值误差MAD（对一个真实值与预测值相减的绝对值取平均值）等。 PyTorch中，MSE损失函数是以类的形式封装的。...mean_squared_error：均方误差损失函数（MSE）的计算方法。 ? mean_absolute_error：绝对值均方差评估函数（MAE）的计算方法。 ?...公式中的各个项的含义如下。 ? 4.3 PyTorch接口中的损失函数在PyTorch中还有封装了其它的损失函数。这些损失函数相对不如前文中介绍的几款常用，但是作为知识扩展，也建议了解一下。

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讲解pytorch mseloss bceloss 对比

讲解PyTorch的MSE Loss和BCE Loss对比在深度学习中，损失函数是训练模型时非常重要的一部分。...PyTorch提供了许多损失函数，其中包括MSE Loss（均方误差损失）和BCE Loss（二分类交叉熵损失）。本篇文章将对这两种损失函数进行详细讲解和对比。...MSE Loss（均方误差损失）MSE Loss是一个常用的回归任务损失函数，它衡量了预测值与目标值之间的平方差。...计算方式：MSE Loss是均方误差的平均值，BCE Loss是交叉熵的负值。梯度传递：BCE Loss在二分类问题中的梯度传递效果较好，可以更快地进行模型收敛。...这两个示例代码展示了在实际应用场景中如何使用MSE Loss和BCE Loss进行模型训练和预测。根据具体的任务需求，可以选择合适的损失函数来优化模型的性能。

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Pytorch实现线性回归模型

这是自动微分机制的一部分，使得无论 f 是简单函数还是复杂的损失函数，都能利用相同的方法来进行梯度的反向传播。...其每轮计算的目标函数不再是全体样本误差，而仅是单个样本误差，即每次只代入计算一个样本目标函数的梯度来更新权重，再取下一个样本重复此过程，直到损失函数值停止下降或损失函数值小于某个可以容忍的阈值。...接下来我们看一下PyTorch的相关API的自动训练：模型定义方法使用 PyTorch 的 nn.MSELoss() 代替自定义的平方损失函数使用 PyTorch 的 data.DataLoader...代替自定义的数据加载器使用 PyTorch 的 optim.SGD 代替自定义的优化器使用 PyTorch 的 nn.Linear 代替自定义的假设函数 PyTorch的nn.MSELoss()：...这是PyTorch中用于计算预测值与真实值之间均方误差的损失函数，主要用于回归问题。

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聊一聊损失函数

聊一聊损失函数前言损失函数，具体来说就是计算神经网络每次迭代的前向计算结果与真实值的差距，从而指导下一步的训练向正确的方向进行。下面主要介绍一些常见的损失函数：均方差损失函数和交叉熵损失函数。...均方差损失函数均方误差损失（Mean Square Error，MSE）又称为二次损失、L2 损失，常用于回归预测任务中。均方误差函数通过计算预测值和实际值之间距离（即误差）的平方来衡量模型优劣。...公式如下：图片均方差函数比较简单，也较为常见，这里就不多说了。..._2loss2反向传播的力度也会小。...PyTorch 实现在 PyTorch 中，常用的损失函数我们可以直接调用： nn.MSELoss() nn.CrossEntropyLoss() 但有时我们会需要自定义损失函数，这时我们可以将其当作神经网络的一层来对待

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【PyTorch】PyTorch如何构建和实验神经网络

张量支持一些其他增强功能，从而使其具有独特性。除CPU外，它们还可以加载到GPU中（只需极其简单的代码更改）即可进行更快的计算。...将在本文中看到此类定义的完整示例。损失函数损失函数定义了神经网络的预测与地面真实情况之间的距离，而损失的定量度量则帮助驱动网络更接近对给定数据集进行最佳分类的配置。...神经网络类与训练数据对于此示例任务，首先使用Scikit-learn函数使用二进制类创建一些合成数据。在以下图表中，数据类别通过颜色区分。...可以执行此类实验性工作，并使用PyTorch轻松更改网络的体系结构。实验是任何科学领域新思想发展的核心，当然，深度学习也不例外。尝试自己的自定义损失函数？可能会想尝试自己的自定义损失函数。...自高中时代起，都使用均方误差。尝试对回归问题进行四次方次幂运算怎么样？只需定义功能... ?

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PyTorch如何构建和实验神经网络

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深度学习算法中的独立组件分析网络（Independent Component Analysis Networks）

每个神经元的输出是一种独立成分的估计，通过最小化输入数据的高阶统计量来实现。训练独立组件分析网络的关键是设计合适的损失函数，常用的损失函数包括最大似然估计、最小化高阶统计量的熵等。...使用均方误差（MSE）作为损失函数，使用随机梯度下降（SGD）作为优化器。在训练过程中，通过循环迭代对网络进行训练和优化，并打印每个epoch的损失值。...以下是一个使用Python和深度学习框架PyTorch实现金融数据分析的独立组件分析网络的示例代码：pythonCopy codeimport torchimport torch.nn as nnimport...网络的输入是一个包含多个特征的金融数据，输出是对输入数据的重构。在训练过程中，通过迭代对网络进行训练和优化，并使用均方误差（MSE）作为损失函数和随机梯度下降（SGD）作为优化器。...结论独立组件分析网络是一种在深度学习领域中广泛应用的算法，用于自动学习数据中的独立成分。它在信号处理、图像处理、脑机接口等领域具有重要的应用价值。

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Python和PyTorch深入实现线性回归模型：一篇文章全面掌握基础机器学习技术

PyTorch 以张量为基本数据结构，可以在GPU或CPU上进行计算。具有动态定义计算图的特性，使得 PyTorch 在编写和调试模型方面更具优势。...4.2 损失函数和梯度下降为了训练我们的模型，我们需要一个方法来度量我们的模型的预测值和实际值之间的差距。这就是损失函数（也叫成本函数）。...对于线性回归模型，我们通常使用均方误差（MSE）作为损失函数： L = 1/N * ∑(y_pred - y_actual)^2 其中，y_pred是模型的预测值，y_actual是实际值，N是样本的数量...梯度下降是一种常见的优化方法，工作原理是计算损失函数关于参数的梯度（导数），然后按照梯度的反方向调整参数，以便在损失函数上下降。 5....model = LinearRegressionModel() 5.3 设置损失函数和优化器接下来，我们定义我们的损失函数和优化器。我们使用均方误差作为损失函数，使用随机梯度下降作为优化器。

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前馈神经网络解密：深入理解人工智能的基石

反向传播：通过计算输出误差和每一层的梯度，对网络中的权重和偏置进行更新。应用场景及优缺点前馈神经网络在许多领域都有着广泛的应用，包括图像识别、语音处理、金融预测等。...优点：结构简单，易于理解和实现。可以适用于多种数据类型和任务。缺点：对于具有时序关系的数据处理能力较弱。容易陷入局部最优解，需要合理选择激活函数和优化策略。...损失函数与优化算法损失函数和优化算法是神经网络训练的基石，决定了网络如何学习和调整其权重。损失函数：用于衡量网络预测与实际目标之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵损失等。...反向传播算法详解反向传播是一种高效计算损失函数梯度的算法，它是神经网络训练的核心。工作原理：通过链式法则，从输出层向输入层逐层计算梯度。...构建模型结构包括定义网络的架构、选择激活函数和初始化权重等关键步骤。定义网络架构我们可以使用PyTorch的nn.Module类来定义自定义的网络结构。以下是一个具有单个隐藏层的FNN示例。

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对比PyTorch和TensorFlow的自动差异和动态子类化模型

模型然后，我们将在TF和PyTorch中实现从零开始的线性回归模型，而无需使用任何层或激活器，而只需定义两个张量w和b，分别代表线性模型的权重和偏差，并简单地实现线性函数即可：y = wx + b...确实在PyTorch参数中是Tensor子类，当与Module api一起使用时，它们具有非常特殊的属性，可以自动将自身添加到Module参数列表中，并会出现在在parameters（）迭代器中。...现在我们已经实现了简单的TensorFlow和PyTorch模型，我们可以定义TF和PyTorch api来实现均方误差的损失函数，最后实例化我们的模型类并运行训练循环。...同样，本着眼于自动差异/自动渐变功能核心的目的，我们将使用TF和PyTorch特定的自动差异实现方式实现自定义训练循环，以便为我们的简单线性函数提供渐变并手动优化权重和偏差参数以及临时和朴素的渐变后代优化器...一旦我们有了权重和偏差梯度，就可以在PyTorch和TensorFlow上实现我们的自定义梯度派生方法，就像将权重和偏差参数减去这些梯度乘以恒定的学习率一样简单。

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Pytorch_第六篇_深度学习 (DeepLearning) 基础 ---神经网络常用的损失函数

本文主要介绍神经网络常用的损失函数。以下均为个人学习笔记，若有错误望指出。神经网络常用的损失函数 pytorch损失函数封装在torch.nn中。...note：由于PyTorch神经网络模型训练过程中每次传入一个mini-batch的数据，因此pytorch内置损失函数的计算出来的结果如果没有指定reduction参数，则默认对mini-batch取平均...以下对几个常用的损失函数以及其应用场景做一个简单总结。...（以下损失函数的公式均代表单个min-batch的损失，且假设x为神经网络的预测输出，y为样本的真实值，xi为一个mini-batch中第i个样本的预测输出，yi同理，n为一个批量mini-batch的大小...''' nn.MSELoss（L2损失，也称均方误差MSE）：计算模型输出x与目标y之间差的平方的均值，均方差。常用于回归任务。

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Tensorflow系列专题（四）：神经网络篇之前馈神经网络综述

损失函数的选择 1.1 均方误差损失函数均方误差（MeanSquared Error，MSE）是一个较为常用的损失函数，我们用预测值和实际值之间的距离（即误差）来衡量模型的好坏，为了保证一致性，我们通常使用距离的平方...均方误差损失函数将这一批数据的误差的期望作为最终的误差值，均方误差的公式如下： ? 式3 上式中为样本数据的实际值，为模型的预测值。...为了简化计算，我们一般会在均方误差的基础上乘以，作为最终的损失函数： ?...式4 1.2交叉熵损失函数交叉熵（Cross Entropy）损失函数使用训练数据的真实类标与模型预测值之间的交叉熵作为损失函数，相较于均方误差损失函数其更受欢迎。...假设我们使用均方误差这类二次函数作为代价函数，更新神经网络参数的时候，误差项中会包含激活函数的偏导。

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【python实现卷积神经网络】损失函数的定义（均方误差损失、交叉熵损失）

Pylon框架：在PyTorch中实现带约束的损失函数

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多标签softmax + cross-entropy交叉熵损失函数详解及反向传播中的梯度求导

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