mseloss参数 MSE Loss(均方误差损失)是机器学习和深度学习中常用的一种损失函数,用于衡量预测值与真实值之间的差异。本文将对MSE Loss进行详细介绍,并探讨其应用领域和特点。 一、MSE Loss的定义与计算方式 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...
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_...
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。 代码示例 import tor...
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...
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形状一样的矩阵。
reduction参数有以下三个可选值: None:如果reduction='none',则返回一个包含每个样本损失的Tensor,其形状与输入相同。这意味着输出将是一个向量,其中包含了batch中每个样本的损失值,没有对损失值进行任何形式的聚合。 '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...
参数 size_average: 默认为True, 计算一个batch中所有loss的均值;reduce为 False时,忽略这个参数; reduce: 默认为True, 计算一个batch中所有loss的均值或者和; reduce = False,size_average 参数失效,返回的 loss是向量,维度为 (batch_size, ) ; reduce = True,size_average 参数失效,返回的 loss是标量; ...
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 ...
参数说明: CLASS torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 1 reduce与size_average: reduce = False,损失函数返回的是向量形式的 loss,这种情况下参数 size_average 失效 reduce = True, 损失函数返回的是标量形式的 loss,这种情况下: ...