Huber 函数它围绕的最小值会减小梯度,且相比MSE,它对异常值更具鲁棒性, Huber 函数同时具备了 MSE 和 MAE 的优点,既弱化了离群点的过度敏感问题,又实现了处处可导的功能 优点:同时具备了 MSE 和 MAE 的优点,既弱化了离群点的过度敏感问题,又实现了处处可导的功能,收敛速度也快于MAE 相比于MAE损失函数,可以...
进入正题,Mse(或者说L2范数)是我们经常用来作为模型的损失函数,(比如回归树啦,图像超分辨之类的东西),那么为什么我们使用Mse作为损失函数,他有什么样的特点。 首先我们从最大似然的角度来介绍我们的模型,首先我们明确模型学习究竟是什么。当loss变低时,我们的模型是往什么样的方向去收敛的。我们希望我们的模型能够较好...
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模型的训练,比如线性回归、多项式回归等。在机器学习领域,很多算法都采用MSE损失函数作为优化目标,比如神经网络、支持向量机等。 需要注意的是,MSE损失函数是对预测值和真实值...
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...
torch.nn.MSELoss(reduction='mean') # reduction取值 - none / mean (返回loss和的平均值) / sum (返回loss的和) /默认为 mean平均绝对误差损失 Mean Absolute Error Loss 和均方差损失相同 也是常用的损失函数之一 也称为 L1 Loss 假设 模型预测与真实值间误差服从拉普拉斯分布 Laplace distribution ( \mu=...
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...
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。
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...
均方误差(Mean Squared Error,MSE)- L2 Loss,Pytorch版本如何使用,并对比自己实现的版本。资料:https://gitee.com/zerox-0x/dive-into-deeplearning/blob/master/Loss.ipynb, 视频播放量 0、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 走码
MSELoss 我们发现，MSE能够判断出来模型2优于模型1，那为什么不采样这种损失函数呢？主要原因是在分类问题中，使⽤sigmoid/softmx得到概率，配合MSE损失函数时，采⽤梯度下降法进⾏学习时，会出现模型⼀开始训练时，学习速率⾮常慢的情况 使⽤MSE的⼀个缺点就是其偏导值在输出概率值接近0或者接近1的时候...