'mean':如果reduction='mean',则返回batch中所有样本损失的平均值。这意味着输出将是一个标量,它是所有样本损失的算术平均数。这是默认值。 'sum':如果reduction='sum',则返回batch中所有样本损失的总和。这意味着输出将是一个标量,它是所有样本损失的累加和。 例如,如果你使用MSELoss并且设置reduction='mean',那...
MSE是逐元素计算的,计算公式为: 旧版的nn.MSELoss()函数有reduce、size_average两个参数,新版的只有一个reduction参数了,功能是一样的。reduction的意思是维度要不要缩减,以及怎么缩减,有三个选项: 'none': no reduction will be applied. 'mean': the sum of the output will be divided by the number of...
如果设置 reduction = 'sum',可以避免除以 n。 BCELoss() BCELoss用于测量目标值和输入概率之间的二元交叉熵。它通常用于评估自编码器的重构误差或二元分类任务的错误。 未经缩减的损失按元素逐个计算,公式为: \ell(x, y) = L = \{l_1,\dots,l_N\}^\top, \quad l_n = - w_n \left[ y_n \cd...
如果reduction设置为"none"，那么loss可以表示为（N是batch size）：如果reduction设置为“mean”，那么los...
1 torch.nn.MSELoss 该函数用于计算均方差误差(Mean Squared Error, MSE),是回归问题常用的损失函数,用于衡量目标值与预测值之间的差异。 1.1 函数API CLASS torch.nn.MSELoss(reduction='mean') # 调用方法 loss = torch.nn.MSELoss(reduction='none') # reduction的取值可以是:'none', 'mean', 'sum' ...
Issue description If a tensor with requires_grad=True is passed to mse_loss, then the loss is reduced even if reduction is none. Appeared in Pytorch 0.4.1. Code example import torch x = torch.zeros((4, 5, 2)) print('Good', torch.nn.funct...
PyTorch中MSELoss的使用 参数 torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction: str = 'mean') size_average和reduce在当前版本的pytorch已经不建议使用了,只设置reduction就行了。 reduction的可选参数有:'none'、'mean'、'sum' reduction='none':求所有对应位置的差的平方,返回的仍然是一个和原来...
PyTorch中MSELoss的使用
代码实现由torch.nn.L1Loss的参数reduction决定,当参数reduction 选择‘mean’ 或’none’时,即为MAE, 选择’sum’时即为L1 loss; loss_func = torch.nn.L1Loss() input = torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4)) target = torch...
loss = torch.nn.MSELoss(reduction='sum') loss = loss(X, Y) print(loss) loss.backward() print(X.grad) 1. 2. 3. 4. 5. 则 例如 代码实现 import torch X = torch.tensor([[3, 1], [4, 2], [5, 3]], dtype=torch.float, requires_grad=True) ...