Pytorch如何自定义损失函数（Loss Function）？ - 知乎
损失函数（Loss function） 不管是深度学习还是机器学习中，损失函数扮演着至关重要的角色。损失函数（或称为代价函数）用来评估模型的预测值与真实值的差距，损失函数越小，模型的效 …
有哪些「魔改」loss函数，曾经拯救了你的深度学习模型？ - 知乎
我们不应该把Loss函数限定在Cross-Entropy和他的一些改进上面，应该更发散思维，只要满足两点： （1）能够表示网络输出和待分割目标的相似程度（2）Loss的计算过程是可导的，可以 …
在目前超分辨率的论文中不使用MSE，而使用L1或者Perceptual …
这篇文章对图像复原任务中的损失函数进行了比较，指出了L2损失的一些缺点： 1. L2损失对大的error有强的惩罚，对小的error的惩罚低，忽略了图像内容本身的影响。实际上人眼视觉系 …
机器学习（十）：损失函数 - 知乎
我们可以从两个角度来理解这一点： 第一个角度是直观地理解，下图是 MAE 和 MSE 损失画到同一张图里面，由于MAE 损失与绝对误差之间是线性关系，MSE 损失与误差是平方关系，当误 …
损失函数｜交叉熵损失函数 - 知乎
可以看出，该函数是凸函数，求导时能够得到全局最优值。 3. 学习过程 . 交叉熵损失函数经常用于分类问题中，特别是在神经网络做分类问题时，也经常使用交叉熵作为损失函数，此外，由于 …
深度学习中loss值可以为负吗？ - 知乎
损失函数 是衡量模型预测结果和真实结果的差异，正常情况下如果预测完全正确应该会为0。如果，你修改了原来的损失函数，比如，都减去一个固定值，这种情况确实可以得到负值。 mse的 …
知识蒸馏和深度互学习为什么使用kldivloss作为损失函数？ - 知乎
2020年12月26日 · MSE适合作为回归任务的损失函数，知识蒸馏在模型压缩方面，学生网络学习老师网络的概率分布，衡量两个分布的差异，当然是用KL离散度；当然用MSE也不是不 …
深度学习回归问题是否可以使用交叉熵损失函数？ - 知乎
2023年11月28日 · 因此，交叉熵损失函数不是回归问题的首选。 对于回归问题，常用的损失函数包括均方误差（mse）、平均绝对误差（mae）等。这些损失函数直接衡量预测值与实际值之 …
深度学习的loss一般收敛到多少？ - 知乎
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请问MSE loss 大小多少才表示模型优化效果好呢？0.01大概是什么 …
光看MSE loss 0.01没办法提供任何信息，在于你不知道这个任务本身的难易程度。 如果你的模型达到了99% 的precision，但是你的baseline模型用一个简单的linear regression也能达 …