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...
MSELoss是一种常见的损失函数,它衡量的是预测值与真实值之间的平均平方误差。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...
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...
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...
MSELoss: 0.25 2. nn.MSELoss() 的reduction 参数指定了如何归约输出损失。默认值是 'mean',计算的是所有样本的平均损失。 如果reduction 参数为 'mean',损失是所有样本损失的平均值。 如果reduction 参数为 'sum',损失是所有样本损失的和。 如果reduction 参数为 'none',则返回每个样本的损失组成的张量。
如何理解 MSELoss ？214 赞同 · 7 评论回答 他提到了一种关于MSE的分解E[(Y−f(X))2]=E[(f...
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. 一般的使...
损失函数(Loss Function):用来估量模型的预测值 f(x)与真实值 y的偏离程度,以下是选择损失函数的基本要求与高级要求: 基本要求:用来衡量模型输出分布和样本标签分布之间的接近程度, 高级要求:在样本分布不均匀地情况下,精确地描述模型输出分布...
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() ...
Smooth L1 Loss L1 Loss(Mean Absolute Error,MAE) 平均绝对误差(MAE)是一种用于回归模型的损失函数。 MAE 是目标变量和预测变量之间绝对差值之和,因此它衡量的是一组预测值中的平均误差大小,而不考虑它们的方向,范围为 0~∞。 MAE公式: MAE导数: