PyTorch库提供了nn.MSELoss()函数，用于计算输入与目标之间的均方误差损失。均方误差损失定义为输入与目标之间的平方差的平均值。其公式为:输入张量和目标张量在计算前需保证具有相同的形状。每个张量包含多个元素，对应样本数量。以每个元素为单位计算均方误差损失，具体步骤如下：1. 计算每个元素的平方差。...
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...
跳过中间模组命名是因为在 nn.__init__ 文件中他应该同样 import 了这个损失函数模块，所以可以通过 nn...
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: 'none': no reduction will be applied. 'mean':...
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...
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 例如 代码实现 import torch X = torch.tensor([[3, 1], [4, 2], [5, 3]], dtype=torch.float, requires_grad=True) ...
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) ...
数据问题:首先要检查数据是否正确加载和处理。可能是数据集中存在异常值、缺失值或标签错误等问题导致模型无法正确学习和降低损失。可以通过可视化数据分布、检查数据处理代码等方式来解决。 模型架构问题:如果模型的架构不合适,可能导致损失无法降低。可以检查模型的层数、神经元数量、激活函数等参数是否正确设置。还可以尝试...
pytorch loss function 总结 。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’ ...