loss_fn3=torch.nn.MSELoss(reduction='mean') loss3=loss_fn3(a, b) print('loss_mean:\n', loss3) 运行结果: 参考资料: pytorch的nn.MSELoss损失函数
loss_fn = nn.MSELoss(reduction='mean') 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, ...
下面在推导拟合问题和分类问题Loss函数之前,我们先回顾下似然函数的物理意义. Likelihood is the probability of the data. 似然函数是样本集出现的概率. 最大似然估计是选取参数θ使得似然函数概率最大,也就是样本集出现的概率最大. 1.拟合问题中MSEloss推导 ...
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_...
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。...
nn.mseloss 公式nn.mseloss公式 MSE Loss = 1/N * sum( (target - output) ** 2 / 2) 其中,N为batch size,target为真实值,output为模型预测值。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
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: ...
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) ...
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) ...