做外贸的几个网站,在线动画手机网站模板,全网网站,如何判断网站是否被百度降权目录 详解pytorch中各种Loss functions binary_cross_entropy 用途 用法 参数 数学理论 示例代码 binary_cross_entropy_with_logits 用途 用法 参数 数学理论 示例代码 poisson_nll_loss 用途 用法 参数 数学理论 示例代码 cosine_embedding_loss 用途 …目录 详解pytorch中各种Loss functions binary_cross_entropy 用途 用法 参数 数学理论 示例代码 binary_cross_entropy_with_logits 用途 用法 参数 数学理论 示例代码 poisson_nll_loss 用途 用法 参数 数学理论 示例代码 cosine_embedding_loss 用途 用法 参数 数学理论 示例代码 cross_entropy 用途 用法 参数 数学理论 示例代码 ctc_loss 用途 用法 参数 数学理论 示例代码 gaussian_nll_loss 用途 用法 参数 数学理论 示例代码 hinge_embedding_loss 用途 用法 参数 数学理论 示例代码 kl_div 用途 用法 参数 数学理论 示例代码 注意 l1_loss 用途 用法 参数 数学理论 示例代码 总结 详解pytorch中各种Loss functions binary_cross_entropy torch.nn.functional.binary_cross_entropy 是 PyTorch 中用于测量目标和输入概率之间的二元交叉熵Binary Cross Entropy, BCE的函数。这个函数在二分类问题中非常重要特别是在处理神经网络的输出层时它用于评估模型的预测准确度。 用途 用于二分类问题中评估模型对正类和负类的预测准确性。常用于神经网络的输出层特别是在处理概率输出时。 用法 torch.nn.functional.binary_cross_entropy(input, target, weightNone, size_averageNone, reduceNone, reductionmean)input: 输入张量表示预测的概率。target: 目标张量具有与输入相同的形状值在0和1之间。weight: 可选手动重新缩放权重张量。reduction: 指定输出的降维方式可以是 none、mean 或 sum。 参数 input (Tensor): 预测概率的张量。target (Tensor): 目标张量与输入形状相同值在0到1之间。weight (Tensor, 可选): 手动重新缩放权重匹配输入张量的形状。reduction (str, 可选): 输出的降维方式none、mean 或 sum。 数学理论 二元交叉熵的计算公式为 其中 N 是样本数量。yi​ 是目标值即 target 中的元素。pi​ 是预测概率即 input 中的元素。 示例代码 import torch import torch.nn.functional as F# 定义输入和目标张量 input torch.randn(3, 2, requires_gradTrue) target torch.rand(3, 2)# 计算二元交叉熵损失 loss F.binary_cross_entropy(torch.sigmoid(input), target)# 反向传播 loss.backward()# 打印损失值 print(loss)这段代码将输出一个标量值代表整个批次的平均二元交叉熵损失。由于输入是随机生成的输出的损失值也会随机变化。  binary_cross_entropy_with_logits torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits 是 PyTorch 中的一个函数用于测量目标target和输入对数几率logits之间的二元交叉熵Binary Cross Entropy。这个函数对于包含未归一化分数logits的二分类问题非常有用特别是在处理神经网络的输出层时。 用途 主要用于二分类问题尤其当模型的输出是未归一化的分数即 logits时。通常用于神经网络的输出层以计算模型预测的准确性。 用法 torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(input, target, weightNone, size_averageNone, reduceNone, reductionmean, pos_weightNone)input: 输入张量表示未归一化的分数logits。target: 目标张量与输入形状相同值在0和1之间。weight: 可选手动重新缩放权重张量。reduction: 指定输出的降维方式可以是 none、mean 或 sum。pos_weight: 正例的权重张量用于调整正例的重要性。 参数 input (Tensor): 未归一化分数logits的张量。target (Tensor): 目标张量与输入形状相同值在0到1之间。weight (Tensor, 可选): 手动重新缩放权重匹配输入张量的形状。reduction (str, 可选): 输出的降维方式none、mean 或 sum。pos_weight (Tensor, 可选): 正例的权重张量用于调整正例在损失计算中的重要性。 数学理论 二元交叉熵的计算公式为 loss -(pos_weight * target * log(sigmoid(input)) (1 - target) * log(1 - sigmoid(input)))如果 reductionmean则对所有元素的损失取平均值。如果 reductionsum则对损失求和。 示例代码 import torch import torch.nn.functional as F# 定义输入和目标张量 input torch.randn(3, requires_gradTrue) target torch.empty(3).random_(2)# 计算二元交叉熵损失带对数几率 loss F.binary_cross_entropy_with_logits(input, target)# 反向传播 loss.backward()# 打印损失值 print(loss)这段代码将输出一个标量值代表整个批次的平均二元交叉熵损失带对数几率。由于输入是随机生成的输出的损失值也会随机变化。 poisson_nll_loss torch.nn.functional.poisson_nll_loss 是 PyTorch 中的一个函数用于计算泊松负对数似然损失Poisson Negative Log Likelihood Loss。这个函数主要用于模型输出是泊松分布参数的情况例如在某些类型的计数数据或事件率建模中。 用途 用于处理模型输出为泊松分布期望值的场景如事件计数或率的预测。在处理计数数据或任何泊松分布数据时评估模型的预测准确性。 用法 torch.nn.functional.poisson_nll_loss(input, target, log_inputTrue, fullFalse, size_averageNone, eps1e-08, reduceNone, reductionmean)input: 输入张量表示泊松分布的期望。target: 目标张量是泊松分布的随机样本。log_input: 如果为True则按 exp(input) - target * input 计算损失如果为False则按 input - target * log(input eps) 计算。full: 是否计算完整的损失包括斯特林近似项。eps: 避免当 log_inputFalse 时对数为零的小值。reduction: 指定输出的降维方式可以是 none、mean 或 sum。 参数 input (Tensor): 泊松分布的期望张量。target (Tensor): 与输入形状相同的目标张量表示泊松分布的样本。log_input (bool): 计算损失的方式默认为True。full (bool): 是否计算完整的损失包括斯特林近似项默认为False。eps (float, 可选): 避免对数为零的小值默认为1e-8。reduction (str, 可选): 输出的降维方式none、mean 或 sum。 数学理论 当 log_inputTrue 时损失计算为 loss exp(input) - target * input当 log_inputFalse 时损失计算为 loss input - target * log(input eps)如果 fullTrue则在损失中加入斯特林近似项 stirling target * log(target) - target 0.5 * log(2 * pi * target)损失最后根据 reduction 参数进行降维。 示例代码 import torch import torch.nn.functional as F# 定义输入和目标张量 input torch.randn(3, requires_gradTrue) target torch.empty(3).random_(2)# 计算泊松负对数似然损失 loss F.poisson_nll_loss(input, target)# 反向传播 loss.backward()# 打印损失值 print(loss)这段代码将输出一个标量值代表整个批次的平均泊松负对数似然损失。由于输入是随机生成的输出的损失值也会随机变化。 cosine_embedding_loss torch.nn.functional.cosine_embedding_loss 是 PyTorch 中的一个函数用于计算两个输入张量之间的余弦嵌入损失。这个函数主要用于学习两个输入之间的相似度或不相似度尤其适用于那些需要通过余弦相似度来度量的任务例如在某些类型的比较或匹配任务中。 用途 用于测量两个输入的相似性或不相似性基于它们的余弦相似度。常用于训练过程中以确保相似的样本更接近而不相似的样本更远离。 用法 torch.nn.functional.cosine_embedding_loss(input1, input2, target, margin0, size_averageNone, reduceNone, reductionmean)input1: 第一个输入张量。input2: 第二个输入张量。target: 包含1或-1的张量1表示两个输入是相似的-1表示不相似。margin: 用于不相似样本的边界值。reduction: 指定输出的降维方式可以是 none、mean 或 sum。 参数 input1 (Tensor): 第一个输入张量。input2 (Tensor): 第二个输入张量。target (Tensor): 目标张量其中1表示两个输入是相似的-1表示不相似。margin (float): 不相似样本的边界值。reduction (str, 可选): 输出的降维方式none、mean 或 sum。 数学理论 余弦嵌入损失的计算方式取决于目标标签 当 target 1表示两个输入是相似的损失计算为 1 - cos_similarity(input1, input2)。当 target -1表示两个输入是不相似的损失计算为 max(0, cos_similarity(input1, input2) - margin)。 示例代码 import torch import torch.nn.functional as F# 定义输入张量 input1 torch.randn(3, 128, requires_gradTrue) input2 torch.randn(3, 128, requires_gradTrue) target torch.tensor([1, -1, 1])# 计算余弦嵌入损失 loss F.cosine_embedding_loss(input1, input2, target)# 反向传播 loss.backward()# 打印损失值 print(loss)这段代码将输出一个标量值代表整个批次的平均余弦嵌入损失。由于输入是随机生成的输出的损失值也会随机变化。  cross_entropy torch.nn.functional.cross_entropy 是 PyTorch 中的一个函数用于计算输入对数几率logits和目标之间的交叉熵损失。这个函数在多分类问题中非常重要特别是在处理神经网络的输出层时它用于评估模型的预测准确度。 用途 用于多分类问题中评估模型对各个类别的预测准确性。常用于神经网络的输出层特别是在处理未归一化的分数logits时。 用法 torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weightNone, ignore_index-100, reductionmean, label_smoothing0.0)input: 预测的未归一化对数概率即 logits。target: 目标类别索引或类别概率。weight: 可选给每个类别分配的手动重新缩放权重。ignore_index: 忽略的目标值不会对输入梯度产生影响。reduction: 指定输出的降维方式可以是 none、mean 或 sum。label_smoothing: 标签平滑的程度范围在 0.0 到 1.0 之间。 参数 input (Tensor): 预测的未归一化对数概率logits。target (Tensor): 目标类别索引或类别概率。weight (Tensor, 可选): 类别的权重。ignore_index (int, 可选): 要忽略的目标值。reduction (str, 可选): 输出的降维方式none、mean 或 sum。label_smoothing (float, 可选): 标签平滑的程度。 数学理论 交叉熵损失的计算公式为 loss -sum(target * log(softmax(input))) / Ntarget: 目标类别标签。input: 预测的对数概率logits。N: 样本数量。 示例代码 import torch import torch.nn.functional as F# 示例目标为类别索引 input torch.randn(3, 5, requires_gradTrue) target torch.randint(5, (3,), dtypetorch.int64) loss F.cross_entropy(input, target) loss.backward()# 示例目标为类别概率 input torch.randn(3, 5, requires_gradTrue) target torch.randn(3, 5).softmax(dim1) loss F.cross_entropy(input, target) loss.backward()这两段代码分别计算了类别索引和类别概率作为目标时的交叉熵损失并执行了反向传播。由于输入是随机生成的输出的损失值也会随机变化。  ctc_loss torch.nn.functional.ctc_loss 是 PyTorch 中用于计算连接主义时序分类Connectionist Temporal Classification, CTC损失的函数。CTC损失在处理序列数据特别是在语音识别或任何需要对输入序列到目标序列的对齐的任务中非常有用。 用途 用于序列对齐问题特别是在语音识别、手写识别等领域。适用于处理长度不同的输入和目标序列。 用法 torch.nn.functional.ctc_loss(log_probs, targets, input_lengths, target_lengths, blank0, reductionmean, zero_infinityFalse)log_probs: 输入的对数概率通常用 torch.nn.functional.log_softmax() 获得。targets: 目标序列。input_lengths: 输入序列的长度。target_lengths: 目标序列的长度。blank: 空白标签的索引默认为0。reduction: 指定损失输出的降维方式可以是 none、mean 或 sum。zero_infinity: 是否将无限损失及其梯度归零。 参数 log_probs (Tensor): 形状为 (T, N, C) 的张量其中 C 是字符集大小包括空白T 是输入长度N 是批次大小。targets (Tensor): 形状为 (N, S) 或总长度为 sum(target_lengths) 的张量表示目标序列。input_lengths (Tensor): 长度为 N 的张量表示每个输入的长度。target_lengths (Tensor): 长度为 N 的张量表示每个目标序列的长度。blank (int, 可选): 空白标签的索引。reduction (str, 可选): 输出的降维方式。zero_infinity (bool, 可选): 是否将无限损失及其梯度归零。 数学理论 CTC损失在给定输入序列和目标序列时计算所有可能的对齐方式的概率并将这些概率的负对数求和。 示例代码 import torch import torch.nn.functional as F# 定义输入对数概率、目标序列、输入和目标序列的长度 log_probs torch.randn(50, 16, 20).log_softmax(2).detach().requires_grad_() targets torch.randint(1, 20, (16, 30), dtypetorch.long) input_lengths torch.full((16,), 50, dtypetorch.long) target_lengths torch.randint(10, 30, (16,), dtypetorch.long)# 计算CTC损失 loss F.ctc_loss(log_probs, targets, input_lengths, target_lengths)# 反向传播 loss.backward()这段代码将计算CTC损失并执行反向传播。输出是一个标量值代表根据 reduction 参数计算得到的损失。由于输入是随机生成的输出的损失值也会随机变化。  gaussian_nll_loss torch.nn.functional.gaussian_nll_loss 是 PyTorch 中用于计算高斯负对数似然损失Gaussian Negative Log Likelihood Loss的函数。这个函数主要用于处理具有高斯分布特性的数据例如在某些回归问题中当你希望模型预测值的分布不仅包含均值mean而且包含方差variance时。 用途 用于回归问题特别是当预测的不确定性很重要时。适用于建模具有高斯正态分布噪声的数据。 用法 torch.nn.functional.gaussian_nll_loss(input, target, var, fullFalse, eps1e-06, reductionmean)input: 高斯分布的期望均值。target: 高斯分布的样本。var: 高斯分布的方差可以是每个输入期望的方差异方差或一个单一的方差同方差。full: 是否包含常数项在损失计算中。eps: 加到方差上的小值用于稳定性。reduction: 指定输出的降维方式可以是 none、mean 或 sum。 参数 input (Tensor): 高斯分布的期望张量。target (Tensor): 高斯分布的样本张量。var (Tensor): 高斯分布的方差张量。full (bool, 可选): 是否包含常数项在损失计算中。eps (float, 可选): 加到方差上的小值用于稳定性。reduction (str, 可选): 输出的降维方式。 数学理论 高斯负对数似然损失的计算公式为 loss 0.5 * (log(var) (target - input)^2 / (var eps))如果 fullTrue则在损失中加入常数项。 示例代码 import torch import torch.nn.functional as F# 定义输入期望、目标和方差张量 input torch.randn(3, requires_gradTrue) target torch.randn(3) var torch.ones(3) * 0.5# 计算高斯负对数似然损失 loss F.gaussian_nll_loss(input, target, var)# 反向传播 loss.backward()# 打印损失值 print(loss)这段代码将计算高斯负对数似然损失并执行反向传播。输出是一个标量值代表根据 reduction 参数计算得到的损失。由于输入是随机生成的输出的损失值也会随机变化。  hinge_embedding_loss torch.nn.functional.hinge_embedding_loss 是 PyTorch 中用于计算铰链嵌入损失Hinge Embedding Loss的函数。这种损失函数通常用于学习距离度量尤其在处理一些涉及相似性和不相似性学习的任务中如孪生网络或对比学习。 用途 用于训练过程中以确保相似的样本更接近而不相似的样本更远离。适用于一些需要区分相似与不相似样本的任务例如人脸识别、签名验证等。 用法 torch.nn.functional.hinge_embedding_loss(input, target, margin1.0, size_averageNone, reduceNone, reductionmean)input: 输入张量通常是两个样本之间的距离。target: 目标张量其中1表示正样本对相似-1表示负样本对不相似。margin: 用于不相似样本对的边界值。reduction: 指定输出的降维方式可以是 none、mean 或 sum。 参数 input (Tensor): 输入张量通常是样本对之间的距离。target (Tensor): 目标张量包含1相似和-1不相似。margin (float): 不相似样本对的边界值。reduction (str, 可选): 输出的降维方式none、mean 或 sum。 数学理论 铰链嵌入损失的计算方式取决于目标标签 当 target 1相似损失计算为 max(0, input)。当 target -1不相似损失计算为 max(0, margin - input)。 示例代码 import torch import torch.nn.functional as F# 定义输入张量和目标张量 input torch.randn(10, requires_gradTrue) target torch.tensor([1, -1, 1, 1, -1, -1, 1, 1, -1, -1], dtypetorch.float)# 计算铰链嵌入损失 loss F.hinge_embedding_loss(input, target)# 反向传播 loss.backward()# 打印损失值 print(loss)这段代码将计算铰链嵌入损失并执行反向传播。输出是一个标量值代表整个批次的平均损失。由于输入是随机生成的输出的损失值也会随机变化。  kl_div torch.nn.functional.kl_div 是 PyTorch 中用于计算两个概率分布之间的Kullback-LeiblerKL散度的函数。KL散度是衡量两个概率分布相似性的常用方法在机器学习和统计建模中广泛应用特别是在评估模型预测概率分布与实际概率分布之间的差异时。 用途 用于衡量两个概率分布之间的差异或不相似性。常用于生成模型如变分自编码器VAE或在模型校准中评估预测概率分布。 用法 torch.nn.functional.kl_div(input, target, size_averageNone, reduceNone, reductionmean, log_targetFalse)input: 输入张量代表对数概率分布。target: 目标张量与输入形状相同。log_target: 标志指示目标是否在对数空间中传递。reduction: 指定输出的降维方式可以是 none、batchmean、sum 或 mean。 参数 input (Tensor): 输入张量代表对数概率分布。target (Tensor): 目标张量与输入形状相同。log_target (bool, 可选): 目标是否在对数空间中。reduction (str, 可选): 输出的降维方式none、batchmean、sum 或 mean。 数学理论 KL散度的计算公式为 KL(P || Q) sum(P(x) * (log(P(x)) - log(Q(x))))其中 P 是目标分布Q 是输入分布。 示例代码 import torch import torch.nn.functional as F# 定义输入对数概率和目标概率 input torch.log_softmax(torch.randn(3, 5), dim1) target torch.softmax(torch.randn(3, 5), dim1)# 计算KL散度 loss F.kl_div(input, target, reductionbatchmean)# 打印损失值 print(loss)这段代码将计算KL散度并输出一个标量值代表根据 reduction 参数计算得到的损失。由于输入是随机生成的输出的损失值也会随机变化。 注意 size_average 和 reduce 已被弃用应使用 reduction 参数。当 reductionmean 时不会返回真正的KL散度值。建议使用 reductionbatchmean这与KL散度的数学定义相符。 l1_loss torch.nn.functional.l1_loss 是 PyTorch 中用于计算L1损失也称为平均绝对误差MAE损失的函数。L1损失是一种常用的损失函数用于衡量预测值和实际值之间的差异特别是在回归问题中。 用途 用于回归问题中计算预测值与实际值之间的差异。在处理异常值时比平方误差L2损失更稳健。 用法 torch.nn.functional.l1_loss(input, target, size_averageNone, reduceNone, reductionmean)input: 输入张量通常是模型的预测值。target: 目标张量即实际值。reduction: 指定输出的降维方式可以是 none、mean 或 sum。 参数 input (Tensor): 输入张量代表预测值。target (Tensor): 目标张量代表实际值。reduction (str, 可选): 输出的降维方式none、mean 或 sum。 数学理论 L1损失的计算公式为 L1_loss mean(abs(input - target))abs(...) 表示绝对值。mean(...) 表示求平均值。 示例代码 import torch import torch.nn.functional as F# 定义输入预测值和目标实际值张量 input torch.randn(3, 2, requires_gradTrue) target torch.randn(3, 2)# 计算L1损失 loss F.l1_loss(input, target)# 反向传播 loss.backward()# 打印损失值 print(loss)这段代码将计算L1损失并执行反向传播。输出是一个标量值代表整个批次的平均L1损失。由于输入是随机生成的输出的损失值也会随机变化。  总结 本博客介绍了PyTorch中多种损失函数的应用和原理包括二元交叉熵损失BCE和BCE with logits、泊松负对数似然损失、余弦嵌入损失、交叉熵损失、连接主义时序分类CTC损失、高斯负对数似然损失、铰链嵌入损失、Kullback-LeiblerKL散度损失和L1损失。每种损失函数都有其特定的应用场景从简单的二分类问题到复杂的序列对齐和概率分布比较这些损失函数在深度学习模型的训练过程中发挥着关键作用。通过对这些损失函数的理解和应用可以更好地设计和优化神经网络模型以解决各种不同的机器学习问题。