适用场景:MSE Loss主要用于回归任务,而BCE Loss主要用于二分类任务。 输出要求:MSE Loss的预测值可以是任意实数,而BCE Loss的预测值通常需要经过sigmoid函数转换为概率值。 敏感度:MSE Loss对误差敏感度较高,即对异常值的响应较大;而BCE Loss在二分类问题中鲁棒性较好,对异常值的响应较小。 计算方式:MSE Loss是...
MSE Loss是均方误差损失的缩写,它是通过计算预测值与真实值之间差异的平方和来衡量模型的拟合程度。在回归问题中,我们希望通过模型预测出的值与真实值的差异尽可能小。MSE Loss的计算方式如下: MSE = (1/n) * Σ(y_pred - y_true)^2 其中,y_pred表示模型的预测值,y_true为真实值,n为样本数量。MSE Loss...
在PyTorch中,可以使用nn.MSELoss()来创建MSELoss对象。MSELoss的计算公式如下:loss = 1/2 * (x - y)²其中,x和y分别表示预测值和真实值。MSELoss的梯度传播特性是:如果输出层的激活函数是线性的,那么反向传播时梯度为1;否则,梯度为输出层激活函数的梯度。二、L1Loss(L1范数损失)L1Loss也称为Lasso回归损失...
LHS是MSE，RHS可以看成MSE的decomposition。其中，第一项与f,X,Y有关，说明是一个模型相关的error；第...
常见的损失函数包括交叉熵损失(cross-entropy loss)、均方差损失(mean square error loss)、对数损失(log loss)等。 具体选择哪种损失函数取决于问题的性质和所需的优化目标。例如,在分类问题中,交叉熵损失通常是一个常见的选择,而在回归问题中,均方差损失可能更常见。 需要注意的是,损失函数的表达式可以根据具体的...
2 CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数) 3 NLLLoss(最大似然损失函数) 4 MSELoss(平方损失函数) 5 DiceLoss(用于计算两个样本点的相似度的距,主要应用,语义分割等) 6 Focal Loss 7 Chamfer Distance(CD、倒角距离) 8 Earth Mover’s Distance (EMD、推土机距离) 9 Density-aware Chamfer Distance (DCD) 10 smo...
首先，MSELoss以一种简单而直观的方式定义了误差的度量。它并不像一些其他损失函数那样关注绝对值，而是计算预测值与真实值之间差的平方，然后取平均。这样做的好处在于，它能够更敏感地捕捉到预测值与真实值之间的细微偏差。具体计算公式如下：N × ((\hat{y} - y)^2)这里，N代表样本数量，每...
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...
loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduce=True, size_average=True) 1. 这里注意一下两个入参: A reduce = False,返回向量形式的 loss B reduce = True, 返回标量形式的loss C size_average = True,返回 loss.mean(); D 如果 size_average = False,返回 loss.sum() ...
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，代表模型带来的误差；第二部分则与模型参数无关，反映了数据集内固有的误差。第二部分的解释较为直观。它表示在保持数据集内相同条件的情况下，不同条件下的误差，即数据集内...