2、nn.MSELoss()参数介绍 (1)如果 reduction = ‘none’,直接返回向量形式的 loss (2)如果 reduction ≠‘none’,那么 loss 返回的是标量 a)如果 reduction=‘mean’,返回 loss.mean(); 注意:默认情况下, reduction=‘mean’ b)如果 reduction=‘sum’,返回 loss.sum(); 3、代码 代码语言:javascript 复...
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...
pytorch MSELoss参数详解 代码语言:javascript 复制 importtorchimportnumpyasnp loss_fn=torch.nn.MSELoss(reduce=False,size_average=False)a=np.array([[1,2],[3,8]])b=np.array([[5,4],[6,2]])input=torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(a))target=torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(b...
>>> Loss using nn.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...
常见的mseloss默认参数包括: - size_average:布尔值,表示是否对mseloss计算结果进行平均化处理,通常会影响损失函数的取值范围和训练效果。 - reduce:布尔值,表示是否对mseloss计算结果进行降维处理,通常会影响损失函数的维度和训练效果。 4. 训练效果的影响 mseloss的默认参数会对模型的训练效果产生重要影响。以size_...
loss = torch.nn.MSELoss(reduction='mean') # loss = torch.nn.MSELoss()效果相同,因为reduction参数默认为'mean'。 loss = loss(input, target) print(loss) # 注意,下式最后除以2是指该函数输入的批大小为2;下式中除以9是指该函数输入的批数据中每个样本的元素个数为9。
默认参数 torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean')如果在模型训练中直接使用MSELoss,即 loss = torch.nn.MSELoss() loss = loss(X, Y) print(loss) loss.backward() print(X.grad) 1. 2. 3. 4. 5. 则 ,范数求导参考1 ...
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的根据输入去预测输出,或者说我们希望学习到一个能够获得较好的估计的映射。那么我们应当如何让模型去学习这样子的映射呢?对于这种问题,在概率论中,我们最为常用的准则为最大似然估计。 假设有一组有m个样本的集合 X={x(1)...x(...
mse_loss_none = F.mse_loss(predictions, targets, reduction='none') print(f"None reduction MSE loss: {mse_loss_none}") 在这个例子中,我们创建了一个包含两个样本的batch,每个样本有两个特征。我们计算了使用不同reduction参数的MSE损失,并打印出了结果。注意,对于reduction='none',输出是一个包含每个样...
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。