均方差 Mean Squared Error (MSE) 损失是机器学习、深度学习回归任务中最常用的一种损失函数,也称为 L2 Loss。其基本形式如下 从直觉上理解均方差损失,这个损失函数的最小值为 0(当预测等于真实值时),最大值为无穷大。下图是对于真实值,不同的预测值的均方差损失的变化图。横轴是不同的预测值,纵轴是均方差损...
1 均方差损失(Mean Squared Error Loss) 均方差(Mean Squared Error,MSE)损失是机器学习、深度学习回归任务中最常用的一种损失函数,也称为 L2 Loss。其基本形式如下: JMSE=1N∑i=1N(yi−y^i)2 背后的假设: 实际上在一定的假设下,我们可以使用最大化似然得到均方差损失的形式。假设模型预测与真实值之间的误...
1. tf.losses.mean_squared_error:均方根误差(MSE) —— 回归问题中最常用的损失函数 优点是便于梯度下降,误差大时下降快,误差小时下降慢,有利于函数收敛。 缺点是受明显偏离正常范围的离群样本的影响较大 # Tensorflow中集成的函数mse=tf.losses.mean_squared_error(y_true,y_pred)# 利用Tensorflow基础函数手工...
1. 均方误差(Mean Squared Error,MSE):适用于回归问题,对于预测值与真实值之间的差异进行平方求和,越小越好。 2. 均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE):同样适用于回归问题,是MSE的平方根,可以更好地反映预测值与真实值之间的差异。 3. 交叉熵(Cross Entropy):适用于分类问题,对于预测值与真实值之间的差...
均方误差(meansquarederror)是各数据偏离真实值的距离平方和的平均数,也即误差平方和的平均数,用σ表示。 均方误差可以用作机器学习中的损失函数,用于预测和回归。均方误差 用Python代码实现,具体如下: def mean_squared_error(p,y): return np.sum((p-y)**2)/y.shape[0] ...
1. 均方误差mse(Mean Squared Error) 2. 自定义损失函数 3. 交叉熵ce(Cross Entropy) 1. 2. 3. 1. 均方误差mse 模型: 使用: loss_mse = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_)) 1. **默认预测结果偏低偏高时结果相同,解决利益最大问题时无法求最优** ...
1.tf.losses.mean_squared_error:均方根误差(MSE) —— 回归问题中最常用的损失函数 优点是便于梯度下降,误差大时下降快,误差小时下降慢,有利于函数收敛。 缺点是受明显偏离正常范围的离群样本的影响较大 Tensorflow中集成的函数: mse= tf.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred) ...
MSE损失函数是一种常用的损失函数,它的全称是Mean Squared Error,中文名为均方误差。它可以用来衡量模型预测值与真实值之间的差异程度,越小表示模型的预测结果越接近真实值。 MSE损失函数的公式为: MSE = 1/n *Σ(yi - y^i) 其中,n表示样本数,yi表示样本真实值,y^i表示模型预测值。 MSE损失函数可以用于回归...
MSE Loss(Mean Squared Error Loss)和BCE Loss(Binary Cross Entropy Loss)是在机器学习和神经网络中常用的损失函数。它们各自适用于不同的任务,但也存在一些缺点。下面我将详细介绍它们的缺点,并提供一些类似的替代选择。 MSE Loss的缺点: 对异常值敏感:MSE Loss是通过计算预测值与真实值之间的平方差来衡量损失,平...
loss_fn= keras.losses.mean_squared_error a1 = tf.constant([1,1,1,1])a2 = tf.constant([2,2,2,2]) loss_fn(a1,a2)<tf.Tensor:id=718367,shape=(),dtype=int32,numpy=1> Metrics函数 Metrics函数也用于计算误差,但是功能比Loss函数要复杂。