大家好，我还在坚持继续写，如果我没有记错的话，这个是系列文章的第十五篇，pytorch中有很多非常方便使用的损失函数，本文就演示了如何通过多标签损失函数训练验证码识别网络，实现验证码识别。...数据集 这个数据是来自Kaggle上的一个验证码识别例子，作者采用的是迁移学习，基于ResNet18做到的训练。...https://www.kaggle.com/anjalichoudhary12/captcha-with-pytorch 这个数据集总计有1070张验证码图像，我把其中的1040张用作训练，30张作为测试...结构，我实现了一个比较简单的残差网络，最后加一个全连接层输出多个标签。...51 train_loss = train_loss / num_train_samples 52 53 # 显示训练集与验证集的损失函数 54 print('Epoch: {} \
今天继续来聊聊PyTorch 之神经网络 (≧▽≦*)o 冲就完事了~ 在 PyTorch 界里，构建神经网络的神器就是 torch.nn 包。...训练一个神经网络，大致的流程是这样的： 先得定义一个神经网络，并且里面要有一些可以训练的参数。 然后，不断地迭代输入，让网络去学习。 网络处理完输入后，计算一下损失（就是输出和目标差多远）。...再把这个损失往回传。 最后，更新一下网络的权重。一般我们会用一个简单的规则：新的权重 = 旧的权重 - 学习率 * 梯度。...随便来个 32x32 的输入图片，我们的网络就能得到一个输出。 前文也说过，PyTorch中的 Tensor 就是一个多维数组，可以记录梯度。 在梯度反向传播之前，记得把梯度清零。...test_loader.dataset)} ' f'({100. * correct / len(test_loader.dataset):.0f}%)\n') 安装好相应包： 本地运行结果： 可以看到：网络在训练集上的损失在逐渐降低
前言 最近在重温Pytorch基础，然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的，并不适合学习阅读。...于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》，写得不错，特此根据它来再学习一下Pytorch。...仓库地址：https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial 损失函数汇总 Pytorch中，有下列一些损失函数....，再计算其与 target 的交叉熵损失。...严格意义上的交叉熵损失函数应该是nn.NLLLoss()。 计算公式： 参数： weight(Tensor)- 为每个类别的 loss 设置权值，常用于类别不均衡问题。
神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计，然后为了减少下一次评估的误差，需要使用一个能够表示错误函数对权重进行更新，这个函数被称为损失函数。...损失函数的选择与神经网络模型从示例中学习的特定预测建模问题（例如分类或回归）有关。...MAE在这种情况下也不是很适合，因为目标变量是一个没有大离群值的高斯函数。 二元分类的损失函数 二元分类问题是预测建模问题中两个标签中的一个。...模型训练200轮进行拟合，并根据损失和准确性评估模型的性能。 BCE BCE是用于解决的二元分类问题默认损失函数。在最大似然推理框架下，它是首选损失函数。...在网络的输出层中，必须使用tanh激活函数的单个节点以输出介于 -1 和 1 之间的单个值。 下面是完整代码： 比交叉熵略差的性能，在训练和测试集上的准确性不到80%。
1、损失函数损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。...损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，在机器学习过程中，有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。...我们先定义两个二维数组，然后用不同的损失函数计算其损失值。...其实，两个损失函数都是，先预测结果sigmoid，再求交叉熵。...2、其他不常用loss函数作用AdaptiveLogSoftmaxWithLoss用于不平衡类以上这篇Pytorch 的损失函数Loss function使用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考
的设计，另一方面直观的比较各种Loss的有效性，是否涨点并不是我关注的重点，因为这些Loss的设计理念之一就是增大收敛难度，所以在Mnist这样的简单任务上训练同样的epoch，先进的Loss并不一定能带来点数的提升...本文主要仿照CenterLoss文中的实验结构，使用了一个相对复杂一些的LeNet升级版网络，把输入图片Embedding成2维特征向量以便于可视化。...这里要提一句，如果大家留心的话可以发现，虽然modified loss并没有太好的聚拢效果，但确让类别中心准确地落在了feature的中心，这对于网络的性能是有很大好处的，但是具体原因我没想出来...希望能有大佬在评论区给解释一下...，我们人为地增加收敛难度，给两个向量之间的夹角乘上一个因子:m 公式推导 ?...SphereFace那种退火的训练方式效果好会不会和这个有关呢... Center Loss 乱入一个欧式距离的细作 公式推导 ? 其中 ?
今天我们主要看下Faster RCNN算法的损失函数以及如何训练？...既然两个网络都是多任务网络，那么，我们先看看RPN网络的损失函数是怎么样的？...先上RPN网络的总体损失函数，接下来分析，如下（公式可左右滑动）： 上面损失函数可以明显的分成两部分，+号左边为分类的损失值，右边为回归的损失值。逐个看，先考虑分类的loss。...从上图，我们可以看出，整个算法的两个网络（RPN和最终的分类回归网络）共用同一个卷积网络。那么该如何才能达到共用呢？...以此达到RPN网络和最终的检测网络共享卷积层。 相当于是先用一个ImageNet模型初始化训练，然后再用训练好的模型去微调两个网络。至此，我们已经了解了Faster RCNN的损失函数和训练过程。
GE2E 使说话人验证模型的训练比tuple-based end-to-end (TE2E) loss 损失函数更有效率，具有收敛速度快、实现简单等优点。...利用深层卷积神经网络(DCNN)进行大规模人脸识别的特征学习面临的主要挑战之一是如何设计合适的损失函数来提高识别能力。中心损失惩罚了深部特征与其在欧氏空间中相应的类中心之间的距离，以实现类内紧凑性。...性能通常随着批量的增加而提高。 在高效句子嵌入问题中，使用Multiple Negative Ranking Loss 损失函数训练的模型具有一定的优势。...Huber 损失函数描述了由估算过程产生的损失 F Huber 损失分段定义损失函数: 这个函数是二次函数，具有相等的值和斜率的不同部分在两个点 ‖ a ‖ = δ 变量 a 通常指的是残差，即观测值和预测值之间的差值...小结 在神经网络中，损失函数是神经网络的预测输出与实际输出之间差异的度量，计算当前输出和预期输出之间的距离。这是一种评估如何建模数据的方法，提供了神经网络表现如何的度量，并被用作训练期间优化的目标。
如何选择合适的损失函数 机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。...每当我们训练机器学习模型时，我们的目标就是找到最小化损失函数的点。当然，当预测值正好等于真实值时，这两个损失函数都达到最小值。 下面让我们快速过一遍两个损失函数的Python代码。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...使用MAE训练神经网络的一个大问题是经常会遇到很大的梯度，使用梯度下降时可能导致训练结束时错过最小值。对于MSE，梯度会随着损失接近最小值而降低，从而使其更加精确。...真值为Y= 0 我们也可以使用这个损失函数来计算神经网络或基于树的模型的预测区间。下图是sklearn实现的梯度提升树回归。
——《微卡智享》 本文长度为17309字，预计阅读5分钟 前言 上一篇《pyTorch入门（一）——Minist手写数据识别训练全连接网络》搭建了全连接层和训练的文件，做了一个最简单的Minist训练，...最终的训练结果达到了97%，这篇就来介绍一下pyTorch网络层比较常用的Api和卷积层 # 常用网络层函数 nn.Linear 对信号进行线性组合 nn.Conv2d 对多个二维信号进行二维卷积 nn.MaxPool2d...对二维信号进行最大值池化 nn.ReLU 最常用的激活函数 nn.CrossEntropyLoss 损失函数，瘵nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss()结合,进行交叉熵计算 optim.SGD...上面几个是用到最多的函数，我们Minist训练用这几个就足够完成了，重点介绍下几个需要输入参数的函数： nn.Linear(参数） 对信号进行线性组合 in_features：输入节点数 out_features...nn.Linear(32, 16), nn.ReLU(), nn.Linear(16, 10) ) ##定义损失函数
损失函数有许多不同的类型，根据具体模型和应用场景需要选择不同的损失函数，如何选择模型的损失函数，是作为算法工程师实践应用中最基础也是最关键的能力之一。...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...从模型的角度选择：对于大多数CNN网络，我们一般是使用MSE而不是MAE，因为训练CNN网络很看重训练速度，对于边框预测回归问题，通常也可以选择平方损失函数，但平方损失函数缺点是当存在离群点（outliers
每当我们训练机器学习模型时，我们的目标就是找到最小化损失函数的点。当然，当预测值正好等于真实值时，这两个损失函数都达到最小值。 下面让我们快速过一遍两个损失函数的Python代码。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...MSE损失的梯度在损失值较高时会比较大，随着损失接近0时而下降，从而使其在训练结束时更加精确（参见下图）。 决定使用哪种损失函数？...使用MAE训练神经网络的一个大问题是经常会遇到很大的梯度，使用梯度下降时可能导致训练结束时错过最小值。对于MSE，梯度会随着损失接近最小值而降低，从而使其更加精确。...真值为Y= 0 我们也可以使用这个损失函数来计算神经网络或基于树的模型的预测区间。下图是sklearn实现的梯度提升树回归。
每当我们训练机器学习模型时，我们的目标就是找到最小化损失函数的点。当然，当预测值正好等于真实值时，这两个损失函数都达到最小值。 下面让我们快速过一遍两个损失函数的Python代码。...我们该如何选择使用哪种损失函数？ 由于MSE对误差（e）进行平方操作（y - y_predicted = e），如果e> 1，误差的值会增加很多。...MSE损失的梯度在损失值较高时会比较大，随着损失接近0时而下降，从而使其在训练结束时更加精确（参见下图）。 ? 决定使用哪种损失函数？...使用MAE训练神经网络的一个大问题是经常会遇到很大的梯度，使用梯度下降时可能导致训练结束时错过最小值。对于MSE，梯度会随着损失接近最小值而降低，从而使其更加精确。...真值为Y= 0 我们也可以使用这个损失函数来计算神经网络或基于树的模型的预测区间。下图是sklearn实现的梯度提升树回归。 ?
下图是 1Cycle 学习率 schedule 的图示： Sylvain 写到：1Cycle 包括两个等长的步幅，一个步幅是从较低的学习率到较高的学习率，另一个是回到最低水平。...04 使用自动混合精度（AMP） PyTorch 1.6 版本包括对 PyTorch 的自动混合精度训练的本地实现。...这里想说的是，与单精度 (FP32) 相比，某些运算在半精度 (FP16) 下运行更快，而不会损失准确率。AMP 会自动决定应该以哪种精度执行哪种运算。这样既可以加快训练速度，又可以减少内存占用。...& Distributed setups》介绍了如何使用梯度累积。...HuggingFace 的 Transformer 实现就是一个非常清晰的例子，说明了如何使用梯度裁剪。本文中提到的其他一些方法，如 AMP 也可以用。
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。
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。...损失函数反映了模型预测输出与真实值的区别，模型训练的过程即让损失函数不断减小，最终得到可以拟合预测训练样本的模型。...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...pytorch将nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()组合到nn.CrossEntropyLoss()，即调用nn.CrossEntropyLoss() 底层会调用上述两个函数，可以理解为
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...zero p = np.clip(p, 1e-15, 1 - 1e-15) return - (y / p) + (1 - y) / (1 - p) 其中y是真实值对应的标签...，p是预测值对应的标签。
然后，使用各种可视化技术，我们探索了网络架构是如何影响损失情况的，以及训练参数如何影响最小化的形状的。 图1：在有/没有跳过连接的情况下，ResNet-56的损失表面。纵轴是表示动态范围的对数。...尽管训练通用神经损失函数（Blum和Rivest于1989年提出）具有NP级难度指数，简单的梯度方法也经常能够发现全局最小值（参数配置具有零或接近零的训练损失），即使是在训练之前对数据和标签进行随机化的情况下也是如此...我们的目标是使用高分辨率的可视化技术对神经损失函数进行一种经验式表征，并探索不同的网络架构选择将如何影响损失情况。...此外，我们探讨神经损失函数的非凸结构是如何与它们的可训练性相关的，以及神经最小化器的几何形状（即它们的锐度/平坦度及其周围情况）将如何影响它们的泛化特性。 图3：权重的柱状图。...在这篇文章中，我们研究了产生有意义的损失函数的可视化方法。并且，我们运用这些方法探讨了损失情况几何形状（loss landscape geometry）是如何影响泛化误差和可训练性的。
在深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。里面使用的损失函数是均方差，而激活函数是Sigmoid。...实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激活函数如何选择呢？下面我们就对DNN损失函数和激活函数的选择做一个总结。 1....使用交叉熵损失函数+Sigmoid激活函数改进DNN算法收敛速度 上一节我们讲到Sigmoid的函数特性导致反向传播算法收敛速度慢的问题，那么如何改进呢？换掉Sigmoid？这当然是一种选择。...或者1，如果某一训练样本的输出为第i类。...梯度爆炸梯度消失与ReLU激活函数 学习DNN，大家一定听说过梯度爆炸和梯度消失两个词。尤其是梯度消失，是限制DNN与深度学习的一个关键障碍，目前也没有完全攻克。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
对象存储
云直播
