均方误差损失函数(Mean Squared Error Loss,简称MSE Loss)是一种常用的回归任务损失函数。它衡量的是模型预测值与真实值之间差的平方的平均值。计算公式如下: [ \text{MSELoss} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2 ] ...
均方误差损失(Mean Squared Error Loss) 均方误差损失用于回归问题。它计算预测值与真实值之间的平方差的平均值。 交叉熵损失(Cross Entropy Loss) 交叉熵损失常用于分类问题,尤其是多分类。当模型输出的是概率分布时,这个损失函数能够评估预测分布与真实分布之间的差异。 余弦相似度损失(Cosine Similarity Loss) 余弦相...
MSE Loss(Mean Squared Error Loss)和BCE Loss(Binary Cross Entropy Loss)是在机器学习和神经网络中常用的损失函数。它们各自适用于不同的任务,但也存在一些缺点。下面我将详细介绍它们的缺点,并提供一些类似的替代选择。 MSE Loss的缺点: 对异常值敏感:MSE Loss是通过计算预测值与真实值之间的平方差来衡量损失,平...
3 PyTorch中常用损失函数 3.1 均方误差损失(MSELoss) 均方误差损失函数(Mean Squared Error Loss, MSE Loss)是一种常用的损失函数,主要用于回归问题。 均方误差损失函数计算预测值与实际值之间的差值的平方和的平均值。均方误差损失函数(Mean Squared Error Loss, MSE Loss)的数学公式和符号标识如下: 其中: MSE 表...
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' output = loss(x, y...
pytorch中loss函数及其梯度的求解 这里介绍两种常见的loss函数类型。 (1)Mean squared error(均方差, mse) mse的求解式为:,即y减去y预测值的平方和。 (2)Cross entropy loss(交叉熵) Cross entropy loss可用于二分类(binary)和多分类(multi-class)问题,在使用时常与softmax搭配使用,后文继续讲解。
5. 像素级别交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss2d) 一、常见的损失 PyTorch提供了丰富的损失函数,用于各种不同的任务,如分类、回归、生成对抗网络(GANs)等。以下是一些常用的损失函数,并给出了它们的调用方法: 1. 均方误差损失(Mean Squared Error Loss):nn.MSELoss ...
损失(Loss) 均方误差(Mean Squared Error) 损失 对于每对(y, y'), MSE损失的数学定义是: L(y, y') = \text{mean}(||y - y'||_2^2) = \text{mean}((y - y')^2) importtorch.nnasnnloss_func=nn.MSELoss(reduction='mean')x=torch.tensor(np.array([1,2,1]).astype('f'))z=torch...
pytorch的nn.MSELoss损失函数 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:...