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在0-1直接，mseloss的平方是smooth_l1_loss，smooth_l1_loss更小
import torch
import torch.nn.functional as F
conf_mask = torch.FloatTensor([3])
conf_data = torch.FloatTensor([1])
loss_fn = torch.nn.MSELoss( reduce=False, size_average=False)
x= loss_fn(conf_mask, conf_data).item()
print('-----',x)
loc_loss = F.smooth_l1_loss(conf_mask, conf_data)
print(loc_loss)结果：
—– 4.0
tensor(1.5000)
测试代码：
import torch
import torch.nn.functional as F
conf_mask = torch.FloatTensor([0.0, 10.0, 0.0, 1.0, 1.0])
conf_data = torch.FloatTensor([10.1, 0.9, 0.0, 10.2, 10.2])
loss_fn = torch.nn.MSELoss()# reduce=False, size_average=False)
x= loss_fn(conf_mask, conf_data).item()
print('-----0&1',x)
loc_loss = F.smooth_l1_loss(conf_mask, conf_data)
print(loc_los版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请联系我们举报，一经查实，本站将立刻删除。
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