CLASS torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 1 reduce与size_average: reduce = False,损失函数返回的是向量形式的 loss,这种情况下参数 size_average 失效 reduce = True, 损失函数返回的是标量形式的 loss,这种情况下: 1)当 size_average = True 时,返回 loss.mean(),即...
2、nn.MSELoss()参数介绍 (1)如果 reduction = ‘none’,直接返回向量形式的 loss (2)如果 reduction ≠‘none’,那么 loss 返回的是标量 a)如果 reduction=‘mean’,返回 loss.mean(); 注意:默认情况下, reduction=‘mean’ b)如果 reduction=‘sum’,返回 loss.sum(); 3、代码 代码语言:javascript 代...
MSE=1n∑i=1n(ytrue(i)−ypred(i))2MSE=n1i=1∑n(ytrue(i)−ypred(i))2 这里,(y_{true}) 是真实值,(y_{pred}) 是模型预测值,(n) 是样本数量。MSE越小,说明模型的预测效果越好。 PyTorch中的MSE损失函数 在PyTorch中,可以使用torch.nn.MSELoss()来创建均方误差损失函数。以...
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;sum:返回...
torch.nn.MSELoss() 3、交叉熵损失CrossEntropyLoss 计算output 和 target 之差的概率分布差异。当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别. 对于不平衡的训练集非常有效。 在多分类任务中,经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数,因为交叉熵描述...
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...
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...
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): ...
MSELoss 就是计算真实值和预测值的均方差,也可以叫L2 Loss。 特点:MSE收敛速度比较快,能提供最大似然估计,是回归问题、模式识别、图像处理中最常使用的损失函数。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 importtorch ...
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'...