MSELoss(reduction='mean') loss_mean = criterion_mean(input, target) print(f"Loss with reduction='mean': {loss_mean.item()}") # 使用 nn.MSELoss 计算损失(reduction='sum') criterion_sum = nn.MSELoss(reduction='sum') loss_sum = criterion_sum(input, target) print(f"Loss with reduction...
torch.nn.L1Loss() 2、均方误差损失MSELoss 计算output 和 target 之差的均方差。 MSE损失的优点是对较大的预测误差有较高的惩罚,因为差异的平方放大了较大的误差。同时,MSE损失在数学性质上也比较好,易于计算和求导。 torch.nn.MSELoss() 3、交叉熵损失CrossEntropyLoss 计算output 和 target 之差的概率分布...
torch.nn.L1Loss(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...
loss2=loss_fn2(a, b) print('loss_sum:\n', loss2) 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
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...
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. torch.nn.MSELoss 均方损失函数,一般损失函数都是计算一个 batch 数据总的损失,而不是计算单个样本的损失。 L=(x−y)2L=(x−y)2 这里L,x,yL,x,y的维度是一样的,可以是向量或者矩阵(有多个样本组合),这里的平方是针对 Tensor 的每个元素,即(x−y)∗∗2(x−y)∗∗2或torch.pow(x...
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 Loss越小,表示模型的预测结果与真实值之间的差异越小。 使用PyTorch计算MSE Loss非常简单,只需要调用torch.nn.MSELoss()即可。以下是一个简单的例子: ...
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...
在PyTorch中,可以使用nn.L1Loss()来创建L1Loss对象。L1Loss的计算公式如下:loss = |x - y|其中,x和y分别表示预测值和真实值。L1Loss的梯度传播特性是:如果输出层的激活函数是线性的,那么反向传播时梯度为1;否则,梯度为输出层激活函数的梯度。与MSELoss不同的是,L1Loss对于稀疏数据更加敏感,因为它对于绝对值较...