在Python中,实现均方误差损失函数(MSELoss)通常涉及到计算预测值与真实值之差的平方,并求其平均值。以下是实现这一功能的步骤: 理解均方误差损失函数的数学原理: 均方误差(MSE)是衡量模型预测值与实际值之间差异的一种常用方法。其计算公式为: [ \text{MSE} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (y_i -...
代码:MSE损失 下面是计算MSE损失的代码: importnumpyasnp defmse_loss(y_true, y_pred): # y_true and y_pred are numpy arrays of the same length. return((y_true - y_pred) **2).mean() y_true = np.array([1,0,0,1]) y_pred = np.array([...
10. 2.2 MSE损失 MSE损失又称为L2 loss ,欧式距离,以误差的平方和作为距离 L2 loss 也称为正则项,当预测值和目标值相差很大时,梯度容易爆炸 在tf.keras 中使用MeanSquaredError() import tensorflow as tf #设置真实值和预测值 y_true = [[0.],[1.]] y_pre1 = [[1.],[0.]] y_pre2 = [[0....
__x_batch, __y_batch = __mnist.train.next_batch(__batch_size) __nouse, __loss_t = __session_t.run([__train_op, __loss_cross_entropy], feed_dict={__X_input: __x_batch, __Y_true: __y_batch}) __avg_lost += float(__loss_t)/__total_batch if epoch % __display_s...
但在分类问题中,我们也可以使用MSE来度量分类预测的概率与真实概率之间的差异。MSE的计算公式如下:MSE = 1/n Σ (y_i - y’_i)^2其中,y_i表示真实标签,y’_i表示模型预测标签,n表示样本数量。下面是一个使用Python实现MSE的示例代码: import numpy as np def mse(y_true, y_pred): return np.mean(...
Python实现: #L1损失#设置真实值和预测值y_true=[[0.],[0.]]y_pre=[[1.],[0.]]#实例化二分类交叉熵损失mae=tf.keras.losses.MeanAbsoluteError()#计算损失结果mae(y_true,y_pre)#预测值越接近真实值,损失函数越小 2)MSE损失(L2) Mean Squared Loss(MSE)均方误差损失,也被称为L2损失,以误差的平...
函数model=Autoencoder()criterion=nn.MSELoss()# 假设输入数据为 input_datainput_data=torch.randn(64,784)# 64个样本,每个样本784维# 将输入数据通过自编码器前向传播output_data=model(input_data)# 计算重构误差reconstruction_loss=criterion(output_data,input_data)print("重构误差:",reconstruction_loss....
Huber损失函数结合了平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)的优点。这是因为Hubber损失是一个有两个分支的函数。一个分支应用于符合期望值的MAE，另一个分支应用于异常值。Hubber Loss一般函数为:这里的 def hubber_loss (y, y_predicted, delta) delta = 1.35 * MAE y_size = y.size total_error =...
criterion = nn.MSELoss() # 假设我们有一些预测值和真实值 y_pred = torch.tensor([2.5, 0.0, 2, 8]) y_true = torch.tensor([3, -0.5, 2, 7]) # 计算损失 loss = criterion(y_pred, y_true) print(loss.item()) # --- import tensorflow as tf ...