基本用法 12 criterion = LossCriterion() loss = criterion(x, y) # 调用标准时也有参数 损失函数 L1范数损失:L1Loss 计算 output 和 target 之差的绝对值. 1 torch.nn.L1Loss(reduction='mean') 参数:reduction-三个值,none: 不使用约简:mean:返回loss和的平均值:sum:返回loss的和.默认:mean. 均方误差损失:MSELoss 计算 output 和 ta…

本文截取自<PyTorch 模型训练实用教程>,获取全文pdf请点击: tensor-yu/PyTorch_Tutorial​github.com 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接! 我们所说的优化,即优化网络权值使得损失函数值变小.但是,损失函数值变小是否能代表模型的分类/回归精度变高呢?那么多种损失函数,应该如何选择呢?请来了解PyTorch中给出的十七种损失函数吧. 1.L1loss 2.MSELoss 3.CrossEntropyLoss 4.NLLLoss 5.Poi…

AcRx::AppMsgCode一共有19种消息. 但由IMPLEMENT_ARX_ENTRYPOINT宏实现的App类,只处理了16种消息. 缺: kSuspendMsg = 16,    kInitTabGroupMsg = 17,    kEndTabGroupMsg = 18 Messages that are sent to all applications Messages that are sent only if the application has registered an…

用19种编程语言写Hello World 转载自:http://www.admin10000.com/document/394.html Hello World 程序是每一种编程语言最基本的程序,通常初学者都是从这段代码开始编程语言的学习,俨然成为了编程的一种象征.于是突发奇想罗列一些程序语言的Hello World代码,以激励自己努力学习,同时激发广大的社会主义青年学习编程的兴趣,用科学技术带领亿万同胞脱离苦海-- 1.C 无论编程技术怎么变化,始终没有一种编程语言可以替代C语言,只少目前为止…

如今领占主导地位的19种AI技术! http://blog.itpub.net/31542119/viewspace-2212797/ 深度学习的突破将人工智能带进全新阶段. 2006 年-2015 年是人工智能崛起的黄金十年. 2006 年 Hinton 提出“深度学习” 神经网络,使得人工智能的性能获得了突破性进展, 2006 年成为人工智能发展史上一个重要的分界点. 人工智能黄金十年 近年来,随着深度学习算法的逐步成熟,AI技术分支越发增多,现在让我们细数AI技术,看看领占主导地位的19种…

一.Error -27727: Step download timeout (120 seconds)has expired when downloading resource(s). Set the“Resource Page Timeout is a Warning” Run-Time Setting to Yes/No to have this message as a warning/error, respectively 处理方法:Run-Time Setting ------ Int…

转自:https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/82977170 https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/82980222 https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/84103834 下面是使用squential来自定义网络层的例子: 自定义损失函数:…

[新闻]:机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立,目前有目标检测.医学图像.时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑的总群,欢迎大家加炼丹兄为好友,加入炼丹协会.微信:cyx645016617. 参考目录: 目录 1 模型的构建 2 结构参数的存储与载入 3 参数的存储与载入 4 结构的存储与载入 本文主要讲述TF2.0的模型文件的存储和载入的多种方法.主要分成两类型:模型结构和参数一起载入,模型的结构载入. 1 模型的构建 import tensorflow.keras as ker…

5和6是在数据回归中用的较多的损失函数 5. nn.L1Loss 功能:计算inputs与target之差的绝对值 代码: nn.L1Loss(reduction='mean') 公式: \[l_n = |x_n-y_n| \] 6. nn.MSELoss 功能:计算inputs与target之差的平方 代码: nn.MSELoss(reduction='mean') 主要参数:reduction:计算模式,none/sum/mean 公式: \[l_n = (x_n - y_n)^2 \] 7…

损失函数 1. 损失函数概念 损失函数:衡量模型输出与真实标签的差异 \[损失函数(Loss Function): Loss = f(\hat y,y) \] \[代价函数(Cost Function): Cost =\frac{1}{N} \sum^{N}_{i}f(\hat y_i ,y_i) \] \[目标函数(Objective Function): Obj = Cost+Regularization \] 损失函数:计算一个样本的一个差异 代价函数:计算整个样本的loss的平均值 目标…