均方误差(Mean Squared Error,简称 MSE)是一种常见的误差度量方法,主要用于衡量预测值与真实值之间的差异。在机器学习中,均方误差经常被用作回归问题和分类问题的损失函数。本文将重点介绍 PyTorch 库中的一个重要函数——torch.mse,并对其进行详细解读和分析。 均方误差的概念 均方误差是平方误差的平均值。给定一组...
PyTorch 的 MSE 损失函数如下。 torch.nn.MSELoss(*size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*) torch.nn.functional.mse_loss(*input*, *target*, *size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*) Smooth L1 Loss Smooth L1 损失函数通过β结合了MSE 和 MAE 的优点,来自 Fast...
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loss的和。默认:mean。 3 交叉熵损失 CrossEntropyLoss 当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight ...
torch.nn.MSELoss() torch.nn.MSELoss()是PyTorch中用来计算均方误差(Mean Squared Error,简称MSE)的损失函数。它可以用于回归问题中,衡量模型预测值与真实值之间的差距。 数学原理: 均方误差是指每个样本的预测值与真实值之间差的平方的均值。对于一个有n个样本的数据集,MSE可以表示为: 其中, 是第i个样本的真...
在PyTorch 中,可以使用 torch.nn.MSELoss() 函数计算均方误差 (Mean Squared Error, MSE) 损失。在每次迭代中,首先将模型的输出和目标值传递给该函数,它将返回一个张量表示损失值。然后,在优化器的帮助下,根据损失值更新神经网络参数以使其更好地拟合数据。具体代码示
函数作用torch.nn.MSELoss() 求predict和target之间的loss。 代码示例单个求其loss: crit = nn.MSELoss() # target = torch.Tensor(1) # target[0] = 10 # res = torch.Tensor(1) #
loss = torch.nn.MSELoss() loss = loss(X, Y) print(loss) loss.backward() print(X.grad) 1. 2. 3. 4. 5. 则 ,范数求导参考1 例如 代码实现 AI检测代码解析 import torch X = torch.tensor([[3, 1], [4, 2], [5, 3]], dtype=torch.float, requires_grad=True) ...
若设定loss=torch.nn.MSELoss(reduction=‘mean’),最终输出值是(target-input)每个元素数字平方和除以width x height,也就是在batch和特征维度上都做了平均。如果只想在batch上做平均,则可以写成这个样子:#需要注意的是,这里的input和target是mini-batch的形式 loss=torch.nn.MSELoss(reduction='sum') loss=...
mse= F.mse_loss(torch.ones(1), x *w) xx=torch.autograd.grad(mse, [w])print(xx) 第二种方式: loss.backgrad() #x = torch.ones(1) w= torch.full([1], 2.) w.requires_grad_() mse= F.mse_loss(torch.ones(1), x *w) ...
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loss的和。默认:mean。 3 交叉熵损失 CrossEntropyLoss 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...