mseloss(Mean Squared Error Loss)是一种常用的损失函数,其计算公式如下: 其中,N表示样本点的数量,yi表示真实值,yi^表示模型预测值。mseloss计算公式的含义是对模型预测值与真实值之间的差距进行平方,并求取平均值,因此该损失函数可以衡量模型预测值与真实值之间的距离。 3. mseloss的默认参数 在深度学习框架中,...
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':...
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。...
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...
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: ...
1 torch.nn.MSELoss 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' ...
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...
torch.nn.MSELoss 创建了一个标准来度量输入 x 和目标 y 中 n 个元素的均方误差。 PyTorch optim 包 接下来,你要使用 optim 包来定义一个优化器,该优化器将为你...Pytorch 简介Pytorch 是一个基于 Torch 的Python 机器学习包,而 Torch 则是一个基于编程语言 Lua 的开源机器学习包。Pytorch 有两个主要的特...
nn.MSELoss类似是个模版,基于这个模版,定义出来的loss_fn是实际在程序运行过程中使用的损失函数。 import torch import torch.nn as nn # 定义MSE损失函数 loss_fn = nn.MSELoss(reduction='mean') y = torch.tensor([1.0, 2.0]) y_hat =torch.tensor([1.2, 1.9]) ...