Mean Squared Error的Loss代码实现 importmindsporeimportmindspore.common.dtypeasmstypefrommindspore.common.tensorimportTensorfrommindspore.common.parameterimportParameterfrommindspore.opsimportoperationsasPfrommindspore.opsimportfunctionalasFfrommindsporeimportnnclassMAELoss(_Loss):defconstruct(self,logits,label):_check_...
平均绝对误差损失函数(MeanAbsoluteErrorLossFunction,简称MAE)是指机器学习模型估计值与真实值之间的差值绝对值之和除以样本总数,用以衡量模型预测性能的指标。它是一种判断统计数据分布特征的度量方法,可以帮助我们预测预测值与实际值之间的误差,以及检测预测值的可信度。 MAE损失函数是一种重要的机器学习模型衡量标准,...
因此就有各种不同的loss函数,如均方差损失 Mean Squared Loss、平均绝对误差损失 Mean Absolute Error Loss、Huber Loss、分位数损失 Quantile Loss、交叉熵损失函数 Cross Entropy Loss、Hinge 损失 Hinge Loss。 不同的损失函数的基本的函数表达式、原理、特点并不相同方面。 因此,损失函数研究的是:如何表达两个函数...
Y : numpy array of shape (`n_observations`, `target_dimentionality`) or (`n_observations`,)