pytorch中的加权mse损失 - 腾讯云开发者社区

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...如果样本中存在离群点，MSE 会给离群点赋予更高的权重，但是却是以牺牲其他正常数据点的预测效果为代价，因此会导致降低模型的整体性能。

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Pylon框架：在PyTorch中实现带约束的损失函数

Pylon是一个基于PyTorch的神经符号学习框架，旨在帮助深度学习模型整合程序性约束或声明性知识。...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。

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Python中的加权随机

我们平时比较多会遇到的一种情景是从一堆的数据中随机选择一个, 大多数我们使用random就够了, 但是假如我们要选取的这堆数据分别有自己的权重, 也就是他们被选择的概率是不一样的, 在这种情况下, 就需要使用加权随机来处理这些数据...简单线性方法下面是一种简单的方案, 传入权重的列表(weights), 然后会返回随机结果的索引值(index), 比如我们传入[2, 3, 5], 那么就会随机的返回0(概率0.2), 1(概率0.3...加速搜索上面这个方法看起来非常简单, 已经可以完成我们所要的加权随机, 然是最后的这个for循环貌似有些啰嗦, Python有个内置方法bisect可以帮我们加速这一步 import random import...去掉临时变量其实在这个方法里面totals这个数组并不是必要的, 我们调整下策略, 就可以判断出weights中的位置 def weighted_choice(weights): rnd = random.random...只不过我们把赋值临时变量的功夫省下来了, 其实如果传进来的weights是已经按照从大到小排序好的话, 速度会更快, 因为rnd递减的速度最快(先减去最大的数) 4.

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Pytorch 的损失函数Loss function使用详解

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。...通常都是用在多分类模型中，实际应用中我们一般用 NLLLoss 比较多。7、nn.NLLLoss2d和上面类似，但是多了几个维度，一般用在图片上。...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

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Pytorch 前反馈：在神经网络训练中降低损失

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。...在测试集上，可以看到网络的准确率；由于这里只运行了一个 epoch，准确率可能不够高，但足以展示神经网络基本训练过程。在实际应用中，我们会运行更多的 epoch 并调整不同的参数来达到更好的性能。

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SSIM 的原理和代码实现

就是 element-wise 地计算重建图像与输入图像的像素差的平方，然后在全图上求平均。但作者认为，传统基于 MSE 的损失不足以表达人的视觉系统对图片的直观感受。...代码中，计算每个 patch 的均值和方差时，作者采用了方差为 1.5 的高斯卷积核作加权平均，滑窗大小为 11*11 。如果像素xi对应的高斯核权重为wi。...此外由于 pytorch 自带的自动求导机制，我们不必手推求导公式，本文将忽略 skimage 代码中 MSSIM 对输入图像求梯度的部分。...下面的 GIF 对比了 MSE loss 和 SSIM 的优化效果，最左侧为原始图片，中间和右边两个图用随机噪声初始化，然后分别用 MSE loss 和 -SSIM 作为损失函数，通过反向传播以及梯度下降法...对比 SSIM 损失与 MSE 损失从图中可以看出，SSIM 收敛更快，而且初期就能捕捉到图片的结构信息，随着迭代次数的增加，随机噪声很快消失了。

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人脸识别损失函数的汇总 | Pytorch版本实现

写在前面这篇文章的重点不在于讲解FR的各种Loss，因为知乎上已经有很多，搜一下就好，本文主要提供了各种Loss的Pytorch实现以及Mnist的可视化实验，一方面让大家借助代码更深刻地理解Loss...= x.mm(self.weight) loss = F.cross_entropy(out, label) return out, loss emmm...现实生活中根本没人会这么写好吧...去除了权重的模长和偏置对loss的影响，将特征映射到了超球面，同时避免了样本量差异带来的预测倾向性（样本量大可能导致权重模长偏大） Pytorch代码实现 class Modified(nn.Module...中是不对x进行标准化的, # 标准化可以提升性能，也会增加收敛难度，A-softmax本来就很难收敛 cos_theta = F.normalize(input).mm...是每个类别对应的一个中心，在这里就是一个二维坐标啦 Pytorch代码实现 class centerloss(nn.Module): def __init__(self): super

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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。...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。...因此，在类别不平衡的情况下，需要进行一些处理，比如使用加权损失或者重采样技术。...综上所述，MSE Loss和BCE Loss虽然在某些场景中很有用，但也存在一些缺点。为了解决特定问题，我们可以考虑使用类似的替代损失函数。选择适合任务和模型的损失函数是优化模型性能的重要一环。

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keras中的损失函数

损失函数是模型优化的目标，所以又叫目标函数、优化评分函数，在keras中，模型编译的参数loss指定了损失函数的类别，有两种指定方法： model.compile(loss='mean_squared_error...TensorFlow/Theano张量，其shape与y_true相同实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。...： def mean_squared_error(y_true, y_pred): return K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1) 说明： MSE...，你的目标值应该是分类格式 (即，如果你有10个类，每个样本的目标值应该是一个10维的向量，这个向量除了表示类别的那个索引为1，其他均为0)。...简写： mse = MSE = mean_squared_error mae = MAE = mean_absolute_error mape = MAPE = mean_absolute_percentage_error

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深度学习中的损失函数

上一篇介绍了回归任务的常用损失函数，这一次介绍分类任务的常用损失函数深度学习中的损失函数一.分类任务与回归任务不同，分类任务是指标签信息是一个离散值，其表示的是样本对应的类别，一般使用...one-hot的中文释义为独热，热的位置对应于向量中的1，所以容易理解独热的意思是指向量中只有一个位置为1，而其他位置都为0。...1.交叉熵损失作为信息论基本概念之一，熵被用来衡量一个系统内信息的复杂度。...上熵的均值 output = tf.reduce_mean(output) 2.铰链损失 Hinge loss最初在SVM中提出，通常用于最大化分类间隔，铰链损失专用于二分类问题，核心思想是着重关注尚未分类的样本...，对于已经能正确分类的样本即预测标签已经是正负1的样本不做惩罚，其loss为0，对于介于-1~1的预测标签才计算损失。

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图像分类任务中的损失

图像分类是机器学习中的一项重要任务。这项任务有很多比赛。良好的体系结构和增强技术都是必不可少的，但适当的损失函数现在也是至关重要的。...例如，在kaggle蛋白质分类挑战赛中（https://www.kaggle.com/c/human-protein-atlas-image-classification），几乎所有的顶级团队都使用不同的损失来训练他们的卷积神经网络...在这篇文章中，我们将会讨论不同的损失函数的适用情况。 Focal loss 如果数据集中有一个稀少的类，那么它对摘要损失的影响很小。...SphereFace 和CosFace损失这些损失非常接近 ArcFace。在 SphereFace 中，不使用执行附加边界，而是使用乘法因子： ?...Lambda 是一个真正的值，扮演缩放因子的角色。 ? 分类损失通常被表述为交叉熵损损失，但这里概率被后分布所取代： ? ? 分类部分起鉴别作用。但文章中还有一个可能的部分： ?

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tensorflow中损失函数的用法

交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中试用版比较广的一种损失函数。交叉熵是一个信息论中的概念，它原本是用来估计平均编码长度的。...以下代码中给出一个简单的样例。...解决回归问题的神经网络一般只有一个输出节点，这个节点的输出值就是预测值。对于回归问题，最常用的损失函数是均方误差(MSE，mean squared erroe)。...mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y))其中y代表了神经网络的输出答案，y_代表了标准答案。2、自定义损失函数：tensorflow不仅支持经典的损失函数。...，这里就是简单的加权和。

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【机器学习】多层神经网络中的误差反向传播算法与过拟合抑制技术的比较与优化

网络的每一层都由多个神经元组成，每个神经元接收前一层输出的加权和，并通过激活函数进行非线性转换在Python中，我们可以使用深度学习框架（如PyTorch）来快速实现一个多层神经网络。...反向传播误差：从输出层向输入层传播误差，计算各层的误差梯度。更新权重：使用误差梯度和学习率来更新网络中的权重。在PyTorch中，误差反向传播和梯度更新是自动完成的。...常见的损失函数有：均方误差（MSE, Mean Squared Error）：主要用于回归问题，计算预测值与真实值之间的平方差。...以下是两个常见损失函数的代码实现：# 计算均方误差mse_loss = nn.MSELoss()output = model(data)loss_mse = mse_loss(output, target...多层神经网络常用优化算法常用的优化算法有梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、Adam等。在PyTorch中，我们可以轻松选择优化算法并进行训练。

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机器学习中的损失函数

总第121篇前言在机器学习中，同一个数据集可能训练出多个模型即多个函数（如下图所示，同样的数据集训练出三种不同的函数）,那么我们在众多函数中该选择哪个函数呢？...2.平方损失函数平方损失就是线性回归中的残差平方和，常用在回归模型中，表示预测值（回归值）与实际值之间的距离的平方和。...3.绝对损失函数绝对损失与平方损失类似，也主要用在回归模型中，表示预测值与实际值之间的距离。...5.对数损失函数对数损失函数主要用在逻辑回归中，在逻辑回归模型中其实就是预测某个值分别属于正负样本的概率，而且我们希望预测为正样本的概率越高越好。...6.Hinge损失函数 Hinge损失主要用在SVM算法中，具体公式如下：形状比较像合页，又称合页损失函数 Yi表示样本真实分类，Yi=-1表示负样本，Yi=1表示正样本，Yi~表示预测的点到分离超平面的距离

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batchnorm pytorch_Pytorch中的BatchNorm

前言：本文主要介绍在pytorch中的Batch Normalization的使用以及在其中容易出现的各种小问题，本来此文应该归属于[1]中的，但是考虑到此文的篇幅可能会比较大，因此独立成篇，希望能够帮助到各位读者...β\gamma, \betaγ,β：分别是仿射中的weightweight\mathrm{weight}weight和biasbias\mathrm{bias}bias，在pytorch中用weight...在pytorch中，用running_mean和running_var表示[5] 在Pytorch中使用 Pytorch中的BatchNorm的API主要有： torch.nn.BatchNorm1d(...num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)1 2 3 4 5 一般来说pytorch中的模型都是继承...有时候如果是先预训练模型然后加载模型，重新跑测试的时候结果不同，有一点性能上的损失，这个时候十有八九是trainning和track_running_stats设置的不对，这里需要多注意。

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图深度学习入门教程（四）——训练模型的原理

常用的损失函数算法（MSE与CrossEntropy）在训练过程中，模型的会根据每次预测的结果与真实值比较，并计算出预测误差。...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。...加权交叉熵加权交叉熵是指在交叉熵的基础上给第一项乘了个系数（加权），是增加或减少正样本在计算交叉熵时的损失值。...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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PyTorch8：损失函数

损失函数总览 ---- PyTorch 的 Loss Function（损失函数）都在 torch.nn.functional 里，也提供了封装好的类在 torch.nn 里。...PyTorch 里一共有 18 个损失函数，常用的有 6 个，分别是：回归损失函数： torch.nn.L1Loss torch.nn.MSELoss 分类损失函数： torch.nn.BCELoss...MSE 损失函数； image.png 上面两个类中的 reduction 规定了获得后的行为，有 none、sum 和 mean 三个。...loss”，其作用是实现负对数似然函数中的负号。...当 reduction 为 sum 和 mean 的时候，交叉熵的加权总和或者平均值再除以权重的和。

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SAPD：FSAF升级版，合理的损失值加权以及金字塔特征选择 | ECCV 2020

针对anchor-point检测算法的优化问题，论文提出了SAPD方法，对不同位置的anchor point使用不同的损失权重，并且对不同的特征金字塔层进行加权共同训练，去除了大部分人为制定的规则，更加遵循网络本身的权值进行训练...anchor-point算法在训练时一般将满足几何关系的点设置为正样本点，其损失值权重均为1，这造成定位较不准确的点偶尔分类置信度更高。...实际上，离目标边界越近的点，越难回归准确的目标位置，所以应该根据位置对不同的anchor point进行损失值的加权，让网络集中于优质的anchor point的学习，而不是勉强网络将那些较难回归的点也学习好....png] 完整的模型的损失为加权的anchor point损失加上特征选择网络的损失： [e2ab7709e3df6b27d6f1fe140f4ec65d.png] Experiment ***...Conclusion *** 针对anchor-point检测算法的优化问题，论文提出了SAPD方法，对不同位置的anchor point使用不同的损失权重，并且对不同的特征金字塔层进行加权共同训练

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SAPD：FSAF升级版，合理的损失值加权以及金字塔特征选择 | ECCV 2020

针对anchor-point检测算法的优化问题，论文提出了SAPD方法，对不同位置的anchor point使用不同的损失权重，并且对不同的特征金字塔层进行加权共同训练，去除了大部分人为制定的规则，更加遵循网络本身的权值进行训练...anchor-point算法在训练时一般将满足几何关系的点设置为正样本点，其损失值权重均为1，这造成定位较不准确的点偶尔分类置信度更高。...实际上，离目标边界越近的点，越难回归准确的目标位置，所以应该根据位置对不同的anchor point进行损失值的加权，让网络集中于优质的anchor point的学习，而不是勉强网络将那些较难回归的点也学习好....png] 完整的模型的损失为加权的anchor point损失加上特征选择网络的损失： [2aea16ecdb7328d8c12a71281d3259d5.png] Experiment [92c904d29a6d40663865c89a0d55b7f4...Conclusion 针对anchor-point检测算法的优化问题，论文提出了SAPD方法，对不同位置的anchor point使用不同的损失权重，并且对不同的特征金字塔层进行加权共同训练，去除了大部分人为制定的规则

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Pytorch中的Sequential

春恋慕Pytorch中nn.Sequential是nn.Module的一个子类，Sequential已经实现了forward函数，因此不需要编写forward函数，Sequential会自动进行前向传播...，这要求神经网络前一个模块的输出大小和后一个模块的输入大小是一致的，使用Sequential容器封装神经网络，使得代码更简洁，更结构化，不过这也使得神经网络灵活性变差，比如无法定义自己的forward等...现将https://ymiir.top/index.php/2022/02/05/add_pooling_layer/文章中的神经网络改写成使用Sequential定义神经网络测试效果。...#便于得知训练中每个阶段网络的输出 step=0 #遍历dataloader中的batch #分batch喂入数据集 for data in dataloader: #获取一组图像，一组标签...色彩有些许差别的原因可能是初始的权重不同而导致的不同，因为我们的卷积核以及池化核中的数据是程序初始随机生成的。

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