loss_collection: 可选参数,用于指定损失应该添加到哪个集合中。在 TensorFlow 1.x 中较为常用,但在 TensorFlow 2.x 中通常不使用。 reduction: 指定应用于输出的减少操作,例如 tf.losses.Reduction.NONE、tf.losses.Reduction.SUM、tf.losses.Reduction.MEAN 等。默认值为 tf.losses.Reduction.SUM_BY_NONZERO_WEI...
对异常值敏感:虽然对离群值的敏感性在某些情况下是有益的,但在数据集中存在极端异常值时,MSE可能会被这些点主导,导致模型偏离整体趋势。 非鲁棒性:相比于一些更稳健的损失函数(如Huber loss),MSE的鲁棒性较差,容易受到异常值的影响。 综上所述,均方误差(MSE)作为...
neg_mean_squared_error中的neg就是negative,即认为所有损失loss都是负数,计算结果为负的mse,因此需要在前面负号。 加负号之后跟下面调用make_scorer中的mean_squared_error计算结果一致。注意cross_val_score中的评价指标是没有 mean_squared_error的。 from sklearn.metrics import make_scorer scores = cross_val_...
Mean Squared Error的Loss代码实现 importmindsporeimportmindspore.common.dtypeasmstypefrommindspore.common.tensorimportTensorfrommindspore.common.parameterimportParameterfrommindspore.opsimportoperationsasPfrommindspore.opsimportfunctionalasFfrommindsporeimportnnclassMSELoss(_Loss):defconstruct(self,base,target):x=F.squ...
它说它是Mean squared error regression loss,并没有说它被否定了。 如果我查看源代码并检查那里的示例:https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/a24c8b46/sklearn/metrics/regression.py#L183 它正在正常运行mean squared error,即越小越好。
loss = simulated_mean_squared_error(pred, labels) print(loss) 0.07457262602765695 Exactly, 得到了相同的result。 结论 所以,根据比较我们可知,对于类似的像我们这里用的10*2维度的数据来说,tf.losses.mean_squared_error函数的功能就是先对于给定的两组数据做差,然后再进行elementwise的平方,最后进行elementwise相...
reduction: Type of reduction to apply to loss. Returns: Weighted loss float `Tensor`. If `reduction` is `NONE`, this has the same shape as `labels`; otherwise, it is scalar. 这里的参数weights十分有用,可以对需要求差异的输入部分截取,即只计算部分labels和predictions的MSE,最终除数也是真实的计...
它说是Mean squared error regression loss,并没有说它是否定的。 如果我查看源代码并检查了那里的示例:https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/a24c8b46/sklearn/metrics/regression.py#L183,它正在执行正常的mean squared error,即越小越好。 因此,我想知道我是否遗漏了关于文件中否定部分的任何内容...
1回答 正十七 2021-05-20 06:51:29 我们在训练的时候是每次输入多个样本,mean_squared_error会把每个样本的loss值计算出来,所以我们需要在多个样本上求均值。 0 回复 相似问题关于3-12中的tf.reduce_mean(keras.losses.mean_squared_error(y_batch,y_pred)) 1792 3 1 tf.reduce_mean()方法的作用 ...
loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduce=False, size_average=False) a=np.array([[1,2],[3,4]]) b=np.array([[2,3],[4,5]]) input = torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(a)) target = torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(b)) ...