torch.nn.MSELoss() torch.nn.MSELoss()是PyTorch中用来计算均方误差(Mean Squared Error,简称MSE)的损失函数。它可以用于回归问题中,衡量模型预测值与真实值之间的差距。 数学原理: 均方误差是指每个样本的预测值与真实值之间差的平方的均值。对于一个有n个样本的数据集,MSE可以表示为: 其中, 是第i个样本的真...
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, req...
MSELoss创建一个标准用来度量输入x和目标y中每个元素之间的均方误差（平方L2范数）MSELoss的接口如下：tor...
MSELoss适用于回归问题,不适用于分类问题。对于分类问题,可以使用交叉熵损失函数,如torch.nn.CrossEntropyLoss; 在使用MSELoss时,通常需要将输出值进行适当的缩放,以匹配目标值的范围。例如,如果目标值在0到1之间,可以使用torch.sigmoid或torch.nn.Sigmoid函数将输出值限制在0到1之间; 2 torch.nn.NLLLoss 该损失函...
nn.MSELoss:计算公式是预测值和真实值之间的平方和的平均数。 nn.CrossEntropyLoss 交叉熵损失函数,常用于图像分类的神经网络中,计算方式如下: nn.NLLLoss 负对数似然损失函数,这个损失函数一般也是用在图像识别模型上。和nn.CrossEntropyLoss的功能是非常相似的,通常都是用在多分类模型中,实际应用一般用NLLLoss比较...
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: ...
让最近邻的N张图片和增广后的图片互为正例，让其余2（N-1）张图片作为负例子。损失函数如下：...
函数作用 torch.nn.MSELoss() 求predict和target之间的loss。 代码示例 单个求其loss: crit =nn.MSELoss()#target = torch.Tensor(1)#target[0] = 10#res = torch.Tensor(1)#res[0] = 5#cost = crit(res,target)#25#print(cost)target = torch.Tensor(2) ...
3.2,MSE 损失 均方误差(Mean Square Error, MSE)几乎是每个数据科学家在回归损失函数方面的偏好,这是因为大多数变量都可以建模为高斯分布。 均方误差计算方法是求预测值与真实值之间距离的平方和。预测值和真实值越接近,两者的均方差就越小。公式如下: \text{MSE loss} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{N}\sum...
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_...