'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...
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...
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 elements inthe output. 'sum':...
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' output = loss(x, y...
如果reduction参数不为'none'(默认为'mean'),则计算方式如下: \ell(x, y) = \begin{cases} \operatorname{mean}(L), & \text{if reduction} = \text{`mean';}\\ \operatorname{sum}(L), & \text{if reduction} = \text{`sum'.} \end{cases} 该损失函数常用于测量自编码器的重构误差,需要...
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 ...
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。
1. 计算每个元素的平方差。2. 对所有元素的平方差求和。3. 将和除以元素数量，得到平均值。nn.MSELoss()函数的参数中，size_average和reduce默认为None，reduction设置为'mean'，即默认计算所有样本的平均损失。代码示例如下：python import torch import torch.nn as nn input = torch.randn(10, ...
pytorch中通过torch.nn.L1Loss类实现,也可以直接调用F.l1_loss函数,代码中的size_average与reduce已经弃用。reduction有三种取值mean,sum,none,对应不同的返回 。 默认为mean,对 中所有元素求平均,对应于一般情况下的 的计算。 MSELoss 均方误差(MSE),用于回归模型 ...
。 torch.nn.L1Loss(reduction=‘mean’) 参数: reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。 2、均方误差损失 MSELoss 计算output 和 target 之差的均方差。 torch.nn.MSELoss(reduction=‘mean&rsquo 教程| 如何从TensorFlow转入PyTorch ) ...