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文章 2024-09-12 来自：开发者社区

小土堆-pytorch-神经网络-损失函数与反向传播_笔记

在使用lossfuntion的时候,只需要关注输入形状和输出形状 L1Loss 关注点是输入形状:N是batch_size大小 一个具体的使用案例 L1Loss1 默认分别做差,加和计算平均值 import torch from torch.nn import L1Loss inputs=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32) #在使用...

小土堆-pytorch-神经网络-损失函数与反向传播_笔记
文章 2024-07-17 来自：开发者社区

pytorch中有哪些损失函数，以及相关的python案例

PyTorch中提供了多种损失函数，涵盖了分类、回归和图像处理等不同领域的任务，以下是其中一些常用的损失函数及其使用示例：交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）适用于多分类任务，通常与Softmax层结合使用。import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义神经网络模型 class Net(nn.Module): d...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

PyTorch模型训练：优化器与损失函数的选择

在深度学习的模型训练过程中，优化器和损失函数的选择对模型的性能至关重要。PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架，提供了多种优化器和损失函数，帮助开发者更有效地训练模型。本文将介绍如何在PyTorch中选择合适的优化器和损失函数。 一、优化器的选择 优化器是深度学习模型训练中的关键组件，它负责根据模型的损失来调整模型的权重。PyTorc...

文章 2024-03-18 来自：开发者社区

PyTorch内置损失函数汇总 ！！

一、损失函数的概念 损失函数（loss function）：衡量模型输出与真实标签的差异。 损失函数也叫代价函数（cost function）/ 准测（criterion）/ 目标函数（objective function）/ 误差函数（error function）。 二、Pytorch内置损失函数 1. nn.CrossEntropyLoss 功能：交...

PyTorch内置损失函数汇总 ！！
文章 2024-01-11 来自：开发者社区

人脸识别中的损失函数ArcFace及其实现过程代码(pytorch)--理解softmax损失函数及Arcface

$stringUtil.substring( $!{XssContent1.description},200)...

人脸识别中的损失函数ArcFace及其实现过程代码(pytorch)--理解softmax损失函数及Arcface
文章 2023-08-17 来自：开发者社区

Pytorch学习笔记（6）：模型的权值初始化与损失函数

前期回顾 ：Pytorch学习笔记（1）：基本概念、安装、张量操作、逻辑回归Pytorch学习笔记（2）：数据读取机制（DataLoader与Dataset）Pytorch学习笔记（3）：图像的预处理（transfo...

Pytorch学习笔记（6）：模型的权值初始化与损失函数
文章 2023-08-04 来自：开发者社区

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(上)[变量、求导、损失函数、优化器]（一）

一、前言  用了Matlab搭建神经网络才愈发感觉"人生苦短，我用PyTorch“是多么正确。毕竟新的神经网络架构还是得自己一点点敲，现在是一点都笑不出来了，指望Matlab提供的老框架和训练算法也做不出什么算法方法的突破，顶多就是在实现功能上方便点罢了。  本博文要求读者有一定的Python编程基础！，...

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(上)[变量、求导、损失函数、优化器]（一）
文章 2023-08-04 来自：开发者社区

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(上)[变量、求导、损失函数、优化器]（二）

五、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参数之一。另一个必不可少的参数是优化器。  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。 上图是一个用来模拟线性方程自动学习的示意图。粗线是真实的线性方程...

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(上)[变量、求导、损失函数、优化器]（二）
文章 2023-06-20 来自：开发者社区

pytorch教程 （四）- 损失函数

在深度学习项目中首先对数据做数据预处理，然后构建模型之后，第三步需要定义一个好的损失函数。配置损失函数都是确保模型以预期方式工作的最重要步骤之一。 损失函数可以为神经网络提供很多实用的灵活性，它将定义网络输出与网络其余部分的连接方式。简单说损失函数（J）可以定义为具有两个参数的函数：预测输出真实输出通过将模型的预...

pytorch教程 （四）- 损失函数
文章 2023-06-06 来自：开发者社区

pytorch基础使用—自定义损失函数

1 模板与定义一个模型类似，定义一个继承nn.Module的类：__init__：初始化超参数forward：定义损失的计算方式，并进行前向传播backward：反向传播(暂未遇到需要修改的情况)import torch.nn as nn import torch class MyLoss(nn.Module)...

pytorch基础使用—自定义损失函数

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