torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean')如果在模型训练中直接使用MSELoss,即 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 import torch X = torch.tensor([[3, 1...
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loss的和。默认:mean。 3 交叉...
loss_fn=nn.MSELoss() 平均绝对误差损失(L1Loss): 计算输出与目标之间的平均绝对误差。 loss_fn=nn.L1Loss() 分类任务 交叉熵损失(CrossEntropyLoss): 用于多分类问题,结合了LogSoftmax和NLLLoss。 loss_fn=nn.CrossEntropyLoss() 二元交叉熵损失(BCELoss): 用于二分类问题,要求输出使用Sigmoid激活函数。 loss...
reduction 参数值mean和sum,mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。 输入和标签: input,target维度相同 import torch import torch.nn as nn loss = nn.MSELoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.randn(3, 5) output = loss(input, target) output.back...
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:...
torch MSELoss *CLASS* torch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce=None,reduction=mean) torch.nn.functional.mse_loss(input,target,size_average=None,reduce=None,reduction=mean) → Tensor 参数 size_average: 默认为True, 计算一个batch中所有loss的均值;reduce为 False时,忽略这个参数;...
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。具体代码示例如下: ...
import torch# input和target分别为MESLoss的两个输入input = torch.tensor([0.,0.,0.])target = torch.tensor([1.,2.,3.])# MSELoss函数的具体使用方法如下所示,其中MSELoss函数的参数均为默认参数。loss = torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean')loss = loss(input, ...
在Torch中常用的损失函数包括:1. nn.MSELoss:均方误差损失,用于回归问题。2. nn.CrossEntropyLoss:交叉熵损失,多分类问题中常用。3. nn.NLLLoss...
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) #