4. 回归中的常用方法:MSE 是回归问题的标准且广泛使用的损失函数,目标是预测连续的数值。 5. 解析解:在某些情况下,MSE 允许获得解析解,从而在优化过程中提供计算效率。 均方误差(MSE)损失的缺点 1. 对异常值敏感:由于误差的平方,MSE 对异常值非常敏感,大的误差对损失有不成比例的影响。 2. 非直观的尺度:MSE...
3.2 Surrogate Loss & Why Not MSE? 我们通常所见的分类模型采用的损失函数,如Logistic Loss、Hinge Loss等等,均可被称为代理损失函数。这些损失函数往往有更好的数学性质,并且优化它们也会提升分类模型的Accuracy。 关于Logistic Loss和Hinge Loss的推导,我们会在之后进行阐述。这里我们先尝试回答一个问题:MSE能否作为...
在之前的实验中,使用RNN网络训练时,由于目标是进行一个类二元分类问题,就使用了BCELoss,但是出现了无法收敛的现象,而后转用MSELoss,网络成功收敛,原因在于所选数据集的目标被设定成了0/1,导致BCELoss不能收敛。发布于 2023-05-21 22:05・IP 属地北京 ...
这个式子本质上在说明MSE可以理解为两个部分的error。LHS是MSE，RHS可以看成MSE的decomposition。其中，第...
MSE的计算公式如下: MSE=Σ(yᵢ-ŷᵢ)²/n 其中,yᵢ是实际观测值,ŷᵢ是对应的预测值,n是样本数量。 MSE的意义是,它测量了模型预测结果与真实观测值之间的平均误差的平方。由于平方操作,MSE对预测误差的敏感性比较高,较大误差的影响会被放大。MSE越小,表示模型对样本数据的拟合程度越好。 MSE的优...
pytorch中通过torch.nn.MSELoss类实现,也可以直接调用F.mse_loss函数。代码中的size_average与reduce已经弃用。reduction有三种取值mean,sum,none,对应不同的返回 。默认为mean,对 中所有元素求平均,对应于一般情况下的 的计算。 SmoothL1Loss 分段使用均方误差和平均绝对误差,用于回归模型 ...
MSELoss损失函数中文名字就是:均方损失函数,公式如下所示: 这里loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标。 很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据,因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。
选择MSELoss作为损失函数的原因是它对于预测值与真实值之间差异的衡量较为敏感,特别是当预测值远离真实值时,差异的平方会显著增大,这使得模型在训练过程中会尝试减小这种差异,从而提高预测的准确性。此外,MSELoss的导数在预测值等于真实值时为0,这有助于模型在找到正确方向上进行更新。然而,MSELoss也存在一些缺点,例如...
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...
探索如何深入理解mseloss，首先明确它的本质。MSELoss，即均方误差损失函数，是评估预测值与真实值之间差异的常用指标。在优化问题中，理解MSELoss有助于我们更好地构建和评估模型。MSELoss的公式由两部分组成，直观地揭示了误差的来源。左侧是MSELoss本身，右侧则是其分解形式。其中，第一部分与模型参数相关...