pytorch学习笔记(十)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了pytorch学习笔记(十)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、损失函数

举个例子

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比如说根据Loss提供的信息知道,解答题太弱了,需要多训练训练这个模块。

Loss作用:1.算实际输出和目标之间的差距

2.为我们更新输出提供一定的依据(反向传播)

看官方文档

每个输入输出相减取平均取绝对值再取平均

第一个损失函数:L1Loss

(差的绝对值取平均)

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需要注意输入输出

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N=batch_size你有多少个数据

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第一个损失函数:MSELoss

(平方差误差,平方取平均)

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稳妥的写法是先引入nn,然后再找到MSEloss()这个方法,避免由于拼写出错而报错

二、交叉熵

 算交叉熵一般都要soft-max的,和是1

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这里的-x[class],只对目标分类计算,这里的目标分类class=1,因此-x[class]=-0.2

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如果预测输出为[0.8,0.9,0.8]这种的预测概率很高又很接近的就不行,分类器的效果就不是很好。

pytorch学习笔记(十),学习,笔记为了让这部分比较大,只有当output和Target完全命中的时候,这一项就比较大,就是会相匹配。

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Target的N是要求多少个batchsize,如实际的对哈士奇的分类,类别有三个,但是每次输入的图片只有一个也就是batchsize等于1。

另外,还需要注意:

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输入必须是没有处理过的对每一类的得分。

以代码为例:

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三、反向传播

利用上一次的的网络来说明

1.计算实际输出和目标之间的差距

DataLoader这边就是一个数据的加载,加载的目标数据是dataset,输入的batch_size为64

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为了观察输出方便,将batch_size设置为1

图片输入进去有以下输出

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target

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分类问题可以用交叉熵误差

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神经网络输出和真实输出的一个差距

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2.为我们更新输出提供一定的依据(反向传播)

         每个卷积的卷积核就需要调优的参数,给每个卷积核参数设置了一个grad(梯度),每一个节点(待更新参数)都会求出一个对应梯度,优化过程中针对这个梯度进行优化,最终实现整体loss最优。

以梯度下降法进行说明,

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删除了反向传播之后,发现梯度不更新了

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