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问：非监督式机器学习算法使用样本集中的标签构建损失函数。 答：错误 。非监督式机器学习算法不使用样本集中的标签构建损失函数。这是因为非监督式学习算法的目的是在没有标签的情况下发现数据集中的特定结构和模式，因此它们依赖于不同于监督式学习的算法。
此篇博客主要对深度学习中常用的损失函数进行介绍，并结合Pytorch的函数进行分析，讲解其用法。 L1 Loss计算预测值和真值的平均绝对误差。 L o s s ( y , y ^ ) = ∣ y − y ^ ∣ Loss(y,hat{y}) = |y-hat{y}| L oss ( y , y ^ ) = ∣ y − y ^ ∣ Pytorch函数： 参数： size_average (bool, optional) –
该函数叫做平均平方误差，简称均方误差。它的英文名是mean squared error，该损失函数是挨个元素计算的。该元素的公式如下： 其连个输入参数，第一个参数是输出的参数，第二个参数是与之对比的参数。 loss= torch.nn.MSE
![[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]](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/581963-1.png)
PyTorch——开源的Python机器学习库 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
目录 损失函数中为什么要用Log 为什么对数可以将乘法转化为加法？ 机器学习（Machine Learning） 机器学习的分类 监督学习 无监督学习 强化学习 机器学习的应用 应用举例：猫狗分类 1. 现实问题抽象为数学问题 2. 数据准备 3. 选择模型 4. 模型训练及评估 5.预测结果 推荐阅读
线性回归简单的说就是线性函数； 线性回归属于机器学习 回归问题； 在线性回归建立的线性关系的模型中，假设目标变量和自变量之间存在一种线性关系，模型的目标是找到最佳的拟合线，是的模型对于未知的数据能够进行最准确的预测； 线性回归模型的一般形式为： y
目录 详解pytorch中各种Loss functions mse_loss 用途 用法 使用技巧 注意事项 参数 数学理论公式 代码演示 margin_ranking_loss 用途 用法 使用技巧 注意事项 参数 数学理论公式 代码演示 multilabel_margin_loss 用途 用法 使用技巧 注意事项 参数 数学理论公式 代码演示 multilabel_soft_margin_
SmoothL1Loss是一种常用的损失函数，通常用于回归任务中，其相对于均方差(MSE)损失函数的优势在于对异常值(如过大或过小的离群点)的惩罚更小，从而使模型更加健壮。 SmoothL1Loss的公式为： l o s s ( x , y ) = { 0.5 ( x − y ) 2 if ∣ x − y ∣ 1 ∣ x − y ∣ − 0.5 otherwise loss(x,y) = b
其实这个笔记起源于一个报错，报错内容也很简单，希望传入一个三维的tensor，但是得到了一个四维。 查看代码报错点，是出现在pytorch计算交叉熵损失的代码。其实在自己手写写语义分割的代码之前，我一直以为自己是对交叉熵损失完全了解的。但是实际上还是有一些些
softmax回归 损失函数 1. softmax回归 回归vs分类: 回归估计一个连续值 分类预测一个离散类别 从回归到多类分类 回归 单连续数值输出 自然区间R 跟真实值的误差作为损失 分类 通常多个输出 输出i是预测为第i类的置信度 总结： 2. 损失函数 L2 loss 均方损失 l ( y , y ′ ) = 1 2 ( y −
