size_average (bool, 可选): 已弃用。请参阅 reduction 参数。 默认情况下,损失在批次中的每个损失元素上取平均(True);否则(False),在每个小批次中对损失求和。 当reduce 为False 时忽略该参数。 默认值是 True。 reduce (bool, 可选): 已弃用。请参阅 reduction 参数。 默认情况下,损失根据 size_average...
mseloss的默认参数会对模型的训练效果产生重要影响。以size_average参数为例,当size_average为True时,mseloss的计算结果会被平均化处理,这通常会使得损失函数的取值范围更为合理,从而更有利于模型的训练。而当size_average为False时,mseloss的计算结果不会被平均化处理,这可能会导致损失函数的取值范围较大,从而可能影响...
nn.L1Loss()(pre, label) pre代表公式中的y’,label代表公式中的y。 在对L1损失函数进行实例化时,还可以传入size_average。 如果size_average为False,那么不进行均值计算。 2.均值平方差(MSE)损失函数 均值平方差损失(mean Squared Error, MSE)也称"均方误差"。 在神经网络中主要是表达预测值和真实值之间...
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 例如 代码实现 import torch X = torch.tensor([[3, 1...
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, ...
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的接口如下：torch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce=None,reduction='mean')如果reduction...
PyTorch 的 MSE 损失函数如下。 torch.nn.MSELoss(*size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*) torch.nn.functional.mse_loss(*input*, *target*, *size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*) Smooth L1 Loss
④损失函数:用于计算pred_y和true_y之间的loss,其实不属于网络结构组成。一般使用方式如下 torch.nn.L1Loss(size_average=True) # loss(input, target) torch.nn.MSELoss(size_average=True) # loss(input, target) torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=True) # loss(input, class), input...
在代码中,loss = criterion(y_pred.squeeze(), Y_train.squeeze())语句计算了y_pred和Y_train之间的MSE损失,然后通过调用item()方法获取了该批次训练样本的平均MSE损失。如果希望获取该批次训练样本的总MSE损失,可以使用loss.item() * batch_size来计算,其中batch_size是该批次的样本数量。