mseloss

均方差损失函数MSELoss详解及反向传播中的梯度求导

摘要本文给出均方差损失函数MSELoss的定义并求解其在反向传播中的梯度.相关系列文章索引:https://blog.csdn.net/oBrightLamp/article/details/85067981
BrightLampCsdn·2018-12-20 20:36

pytorch系列 --11 pytorch loss function： MSELoss BCELoss CrossEntropyLoss及one_hot 格式求 cross_entropy

本文主要包括：pytorch实现的损失函数pytorch实现的lossfunction神经网络主要实现分类以及回归预测两类问题，对于回归问题，主要讲述均方损失函数，而对于一些回归问题，需要根据特殊情况自定义损失函数。对于分类，主要讲述二分类交叉熵和多分类交叉熵函数在讲解函数之前，提前说一下：所有的loss的基类是Module，所以使用loss的方法是：#1.创建损失函数对象,并指定返回结果，默认为
墨氲·2018-11-13 22:05

神经网络架构pytorch－MSELoss损失函数

MSELoss损失函数中文名字就是：均方损失函数，公式如下所示：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。
虚生·2018-10-25 11:00

《临时笔记》用pytorch踩过的坑

文章目录pytorch中的交叉熵pytorch中的MSELoss和KLDivLoss在验证和测试阶段取消掉梯度（no_grad）显式指定`model.train()`和`model.eval()`关于`
FesianXu·2018-10-01 13:12

torch的常用损失函数

nn.MSELoss均方损失函数loss(xi,yi)=(xi−yi)2loss(xi,yi)=(xi−yi)2nn.BCELoss二分类用的交叉熵，用的时候需要在该层前面加上Sigmoid函数。
一条咸咸咸咸咸鱼·2018-08-30 01:08

torch的常用损失函数

nn.MSELoss均方损失函数loss(xi,yi)=(xi−yi)2loss(xi,yi)=(xi−yi)2nn.BCELoss二分类用的交叉熵，用的时候需要在该层前面加上Sigmoid函数。
一条咸咸咸咸咸鱼·2018-08-30 01:08

常见的损失函数之MSE\Binary_crossentropy\categorical_crossentropy

常用的损失函数有均方误差：MSEloss=∑i=1n(yi−y^i)2loss=∑i=1n(yi−y^i)2∂loss∂y=2∑i=1n(yi−y^i)∂loss∂y=2∑i=1n(yi−y^i)是最经典也是最简单的损失函数
Li_GaoGao·2018-08-04 12:31

pytorch中最常用的两个包：torch.nn和torch.optim

包中主要包含了用来搭建各个层的模块（Modules），比如全连接、二维卷积、池化等；torch.nn包中还包含了一系列有用的loss函数，这些函数也是在训练神经网络时必不可少的，比如CrossEntropyLoss、MSELoss
gaishi_hero·2018-07-21 12:32

pytorch的nn.MSELoss损失函数

均方损失函数：loss(xi,yi)=(xi−yi)2loss(xi,yi)=(xi−yi)2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。因为一般损失函数都是直接计算batch的数据，因此返回的loss结果都是维度为(batch_size,)的向量。(1)如果reduce=False，那么size
HawardScut·2018-07-13 13:49

A trap of parameter ‘size_average’ in pytorch 详解

pytorch的入门教程中有这样的一句：12345loss=torch.nn.MSELoss(size_average=True)input=Variable(torch.ones(2,2),requires_grad
IAMoldpan·2017-12-01 21:54
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