Pilar Dominguez PonceBusiness Directories,Company Directories

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Company News:

6. 1 自定义损失函数 — 深入浅出PyTorch
但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，比如DiceLoss，HuberLoss，SobolevLoss 这些Loss Function专门针对一些非通用的模型，PyTorch不能将他们全部添加到库中去，因此这些损失函数的实现则需要我们通过自定义损失函数来实现。
Pytorch PyTorch自定义损失函数 - 极客教程
自定义损失函数的创建要创建自定义损失函数，需要继承 torch nn Module 类，并实现其中的 forward 函数。 forward 函数接受模型预测结果和真实标签作为输入，并返回一个标量值作为损失。下面是一个简单的示例，展示如何创建一个自定义的平方损失函数：
深度学习实践者必读：PyTorch优化器和损失函数详解 - 知乎
深度学习实践者必读：PyTorch优化器和损失函数详解引言在深度学习的世界里，优化器和损失函数是构建和训练神经网络的核心组件。优化器负责根据损失函数的反馈调整模型参数，以提高模型的性能和准确性。 PyTorch，作…
利用pytorch自定义CNN网络（四）：损失函数和优化器 - 水果好好吃哦 - 博客园
俗话说，任何事情必然有它的两面性，因此，并没有一种万能的损失函数能够适用于所有的机器学习任务，所以在这里我们需要知道每一种损失函数的优点和局限性，才能更好的利用它们去解决实际的问题。
Keras教学 (12):使用Keras自定义神经网络的损失函数，你学废了吗_keras 自定义损失函数-CSDN博客
此博客是Keras教学内容，重点是理解如何使用Keras自定义损失函数。介绍了损失函数的使用，编译模型时可传现有损失函数名或符号函数；列举了常见误差函数；还说明了自定义损失函数后，将函数名传给loss参数用于模型训练，且参数有特定要求。
神经网络优化（损失函数：自定义损失函数、交叉熵、softmax ()）-腾讯云开发者社区-腾讯云
深度学习模型优化核心：前向传播构建网络，反向传播训练参数。激活函数增强模型表达能力，神经网络复杂度由层数和参数决定。优化关键点包括损失函数（MSE、交叉熵、自定义）、学习率、滑动平均和正则化。
神经网络优化-------自定义损失函数_loss. minimiz-CSDN博客
本文介绍了一种在神经网络中使用自定义损失函数的方法，通过具体案例讲解了如何根据业务需求调整损失函数，以实现更灵活的模型优化。以酸奶销售为例，详细解释了如何设置不同的损失权重来应对生产过剩和不足的情况。
机器学习模型中的损失函数和优化器 - 知乎
在机器学习中，损失函数和优化器是改善模型性能的两个关键组成部分。损失函数衡量模型预测输出和真实输出之间的差异，而优化器调整模型参数（含超参数）以最小化损失函数。本文将探讨常用于改善机器学习模型性能的…
机器学习基础入门（第七篇）：神经网络训练优化与常见问题解析-腾讯云开发者社区-腾讯云
本文系统讲解神经网络训练优化全过程，涵盖损失函数选择、优化算法原理及常见问题解决方案。详细解析梯度消失、过拟合等核心问题，提供Batch Normalization、Dropout等实用技巧，并附PyTorch实践代码示例，帮助开发者提升模型训练效率和泛化能力。
pytorch_神经网络模型搭建系列（4）：自定义损失函数_pytorch 自定义损失函数-CSDN博客
此外，文章还探讨了如何自定义损失函数，提供了三种实现方法，并通过代码示例展示了它们的使用。 nn Module适合维护状态和存储参数，而nn Functional更适合简单的函数操作。最后，文章给出了自定义损失函数的实战应用，展示了一个简单的神经网络训练过程。