L1Loss

class torch.nn.L1Loss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean')

创建一个标准，用于衡量输入 $x$ 和目标 $y$ 之间每个元素的平均绝对误差 (MAE)。

未约简的（即 reduction 设置为 'none'）损失可以描述为

$$\ell(x, y) = L = \{l_1,\dots,l_N\}^\top, \quad l_n = \left| x_n - y_n \right|,$$

其中 $N$ 是批次大小。如果 reduction 不是 'none' (默认为 'mean')，则：

$$\ell(x, y) = \begin{cases} \operatorname{mean}(L), & \text{if reduction} = \text{`mean';}\\ \operatorname{sum}(L), & \text{if reduction} = \text{`sum'.} \end{cases}$$

$x$ 和 $y$ 是具有总共 $N$ 个元素的任意形状的张量。

求和操作仍然是对所有元素进行操作，然后除以 $N$。

可以通过将 reduction = 'sum' 来避免除以 $N$。

支持实值和复值输入。

参数

• size_average (bool, optional) – 已弃用 (参见 reduction)。默认情况下，损失值在批次中的每个损失元素上取平均值。请注意，对于某些损失，每个样本有多个元素。如果字段 size_average 设置为 False，则损失值在每个小批次中而是求和。当 reduce 为 False 时忽略。默认值：True

• reduce (bool, optional) – 已弃用 (参见 reduction)。默认情况下，损失值在每个小批次中根据 size_average 对观测值进行平均或求和。当 reduce 为 False 时，返回每个批次元素的损失值，并忽略 size_average。默认值：True

• reduction (str, optional) – 指定要应用于输出的缩减方式：'none' | 'mean' | 'sum'。 'none'：不应用缩减； 'mean'：输出的总和将除以输出中的元素数量； 'sum'：对输出进行求和。注意：size_average 和 reduce 正在被弃用，在此期间，指定这两个参数中的任何一个都会覆盖 reduction。 默认为：'mean'

形状

• 输入： $(*)$，其中 $*$ 表示任意数量的维度。

• 目标：$(*)$，与输入形状相同。

• 输出：标量。如果 reduction 为 'none'，则 $(*)$，形状与输入相同。

示例

>>> loss = nn.L1Loss()
>>> input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
>>> target = torch.randn(3, 5)
>>> output = loss(input, target)
>>> output.backward()

forward(input, target)

执行前向传播。

返回类型

张量