交叉熵损失函数主要用于分类问题,衡量概率分布差异 。MSE Loss多应用于回归问题,计算误差平方均值 。交叉熵损失函数公式为:$H(p,q)=-\sum_{i=1}^{n}p(x_i)\log q(x_i)$,p是真实分布,q是预测分布 。MSE Loss公式为:$MSE=\frac{1}{n}\sum_{i = 1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2$,$y_i...
1、均方误差,二次损失,L2损失(MeanSquareError, Quadratic Loss, L2 Loss)均方误差(MSE)是最常用的回归损失函数。MSE是目标变量与预测值之间距离平方之和。下面是一个MSE函数的图,其中真实目标值为100,预测值在-10,000至10,000之间。预测值(X轴)= 100时,MSE损失(Y轴)达到其最小值。损失范围为0至∞。MSE...
tensor([[1.5, 2.5], [3.5, 4.5]]) # 根据公式实现均方误差损失 def mse_loss(input, target): return ((input - target) ** 2).mean() # 使用 nn.MSELoss 计算损失 criterion = torch.nn.MSELoss(reduction='mean') loss_torch = criterion(input, target) # 使用根据公式实现的均方误差损失 loss...
1.nn.MSELoss(Mean Square Error) 均方损失函数,其数学形式如下: 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 以y-f(x) 为横坐标,MSE 为纵坐标,绘制其损失函数的图形: MSE 曲线的特点是光滑连续、可导,便于使用梯度下降算法。平方误差有个特性,就是当 yi 与 f(xi) 的差值大于 1 时...
MSE 是回归任务中常用的损失函数。它的定义是预测值与真实值之差的平方的平均值。MSE 对异常值比较敏感,因为平方操作会放大误差。公式:MSE = 1/n Σ(y_i - ŷ_i)^2优点:计算简单,适用于连续数值预测。缺点:对异常值敏感,可能产生震荡梯度。二、交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss)交叉熵损失函数主要用于...
torch.nn.MSELoss(reduction='mean')# reduction取值 - none / mean (返回loss和的平均值) / sum (返回loss的和) /默认为 mean 平均绝对误差损失 Mean Absolute Error Loss 和均方差损失相同 也是常用的损失函数之一 也称为L1 Loss 假设模型预测与真实值间误差服从拉普拉斯分布Laplace distribution (\mu=0, b...
MSE是mean squared error的缩写,即平均平方误差,简称均方误差。 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: ...
在回归任务中,损失函数的选择直接关系到模型的性能和稳定性。MSE以其高效性和易优化性著称,但需注意其对异常值的敏感性;MAE则以其稳健性见长,但在收敛速度上稍显不足;而Huber Loss则以其折中之道赢得了众多研究者和工程师的青睐。在实际应用中,我们应根据数据的具体情况和需求来选择合适的损失函数。 希望本文的...
MSELoss ( 均值损失 ) pytorch: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def MSELoss(pred,target): return (pred-target)**2 代码示例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch import torch.nn as nn a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]], dtype=torch.floa...
第2章 平均绝对误差损失Mean Absolute Error Loss(MAE) 2.1 概述 2.2 loss函数的数学表达式 2.3 loss函数的几何图形与意义 2.4 特点 第3章 均方差损失 Mean Squared Error Loss(MSE) ...