nn.L1Loss()
时间: 2024-03-11 12:34:43 浏览: 10
nn.L1Loss() is a loss function in PyTorch that computes the mean absolute error between the predicted and actual values of a tensor. It is also known as the mean absolute deviation (MAD) loss. This loss function is commonly used in regression problems where the goal is to predict a continuous value. The L1 loss function is less sensitive to outliers than the L2 loss function, as it takes the absolute value of the difference between the predicted and actual values rather than the square.
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torch.nn.L1Loss
`torch.nn.L1Loss` 是 PyTorch 中的一个损失函数,用于计算预测值和目标值之间的 L1 范数损失。L1 范数损失是指预测值与目标值之差的绝对值之和,也被称为平均绝对误差(MAE)。具体地,对于两个张量 $x$ 和 $y$,其 L1 范数损失为:
$$
L_1(x, y) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |x_i - y_i|
$$
其中,$n$ 是张量的元素个数。`torch.nn.L1Loss` 的输入和输出都是张量,可以用于回归问题的损失计算。
torch.nn.L1Loss的使用方法
`torch.nn.L1Loss`(也称为 Mean Absolute Error Loss)是一个计算输入和目标之间的平均绝对误差的损失函数。它在回归问题中使用广泛。
下面是使用 `torch.nn.L1Loss` 的基本方法:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 创建输入和目标张量
input = torch.randn(3, 5)
target = torch.randn(3, 5)
# 创建损失函数
loss_fn = nn.L1Loss()
# 计算损失
loss = loss_fn(input, target)
print(loss)
```
输出结果将是一个标量张量,表示输入和目标之间的平均绝对误差。