import torch.nn.functional as F 1 2 3 # 1.调用MSELoss mse_loss_fn = torch.nn.MSELoss() # 默认输出标量并求均值 input = torch.randn(2, 4, requires_grad=True) target = torch.randn(2, 4) output = mse_loss_fn(input, target) print(output.item()) 1 2 3 4 5 6 2.2671520709991455...
import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F #选择损失函数MSE loss_func=torch.nn.MSELoss() #随机生成数据 input=torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4)) targets=torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4)) #计算loss loss = loss_func...
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') 参数: reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;su...
1.nn.MSELoss(Mean Square Error) 均方损失函数,其数学形式如下: 这里loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标 以y-f(x) 为横坐标,MSE 为纵坐标,绘制其损失函数的图形: MSE 曲线的特点是光滑连续、可导,便于使用...
$\cos t=\frac{1}{N} \sum_{i}^{N} f\left(y_{i}^{\wedge}, y_{i}\right)$ 目标函数(Objective Function)就是代价函数加上正则项 在PyTorch 中的损失函数也是继承于nn.Module,所以损失函数也可以看作网络层。 在逻辑回归的实验中,我使用了交叉熵损失函数loss_fn = nn.BCELoss(),$BCELoss$ 的...
import torch import torch.nn.functional as F if __name__ == '__main__': data=torch.tensor([1.0,3.0]) loss=F.mse_loss(torch.tensor([1.0,1.0]),data) print(loss) # [(1-1)^2+(3-1)^2]/2 = 2 data1=torch.tensor([2.0,3.0]) loss=F.mse_loss(torch.tensor([1.0,1.0]),data...
import torch.nn.functional as F from sklearn.metrics import log_loss, roc_auc_score from collections import OrderedDict, namedtuple, defaultdict from BaseModel.basemodel import BaseModel class DeepFM(BaseModel): def __init__(self, config, feat_sizes, sparse_feature_columns, dense_feature_columns...
1.nn.MSELoss(Mean Square Error) 均方损失函数,其数学形式如下: 这里loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标 以y-f(x) 为横坐标,MSE 为纵坐标,绘制其损失函数的图形: MSE 曲线的特点是光滑连续、可导,便于使用梯度下降算法。平方误差有个特性,就是当 yi 与 f(xi) 的差值大于 1 时...
1.nn.MSELoss(Mean Square Error) 均方损失函数,其数学形式如下: 这里loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标 以y-f(x) 为横坐标,MSE 为纵坐标,绘制其损失函数的图形: MSE 曲线的特点是光滑连续、可导,便于使用梯度下降算法。平方误差有个特性,就是当 yi 与 f(xi) 的差值大于 1 时...
MSE Loss(均方误差损失) MSE Loss是一个常用的回归任务损失函数,它衡量了预测值与目标值之间的平方差。它的计算公式如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 plaintextCopy codeMSELoss=(1/n)*Σ(y_pred-y_actual)^2 其中,n表示样本数量,y_pred表示模型的预测值,y_actual表示目标值。MSE...