BCEWithLogits

[机器学习] Pytorch19种损失函数理解[上]— L1、MSE、CrossEntropy、KL、BCE、BCEWithLogits loss function

损失函数通过torch.nn包实现。文章目录1基本用法2损失函数（前6种）2-1L1范数损失——L1_Loss2-2均方误差损失——MSELoss2-3交叉熵损失CrossEntropyLoss2-4KL散度损失KLDivLoss2-5二元交叉熵损失BCELoss2-6BCEWithLogitsLoss1基本用法criterion=LossCriterion()#构造函数有自己的参数loss=cr
(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2023-01-15 17:29

torch.nn里的损失函数：MSE、BCE、BCEWithLogits、NLLLoss、CrossEntropyLoss的用法

1.nn.MSELoss()模型的预测值与标签的L2距离。一般用于回归问题。之所以不用于分类问题，可能原因为：使用sigmoid之后，函数形式不是凸函数，不容易求解，容易进入局部最优。loss=nn.MSELoss()input=torch.randn(3,5,requires_grad=True)target=torch.randn(3,5)output=loss(input,target)ou
zcm0126·2022-11-20 13:33

pytorch 常用loss函数CV_Dreamer整理篇（一）

2.1L2Loss/均方误差（MSE）简介2.2编程实现3.SmoothL1Loss3.1SmoothL1Loss简介3.2编程实现4.BCELoss和BCEWithLogitsLoss4.1BCELoss/BCEWithLogits
CV_Dreamer·2020-07-01 14:55
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