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.nn as nnimport torch.op...
1) # 损失函数 criterion = nn.MSELoss() # 输入和目标 inputs = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]], requires_grad=True) targets = torch.tensor([[2.0], [4.0], [6.0]]) # 前向传播 outputs = model(inputs) # 计算损失 loss = criterion(outputs, targets) print('loss:', loss.item...
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...
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...
(x) loss = torch.nn.functional.mse_loss(y_hat, y) return loss # 定义超参数搜索空间 space = [ Real(1e-4, 1e-2, name="lr"), Integer(32, 256, name="hidden_size") ] # 配置优化器参数 optimizer = TorchOptimizer( model=MyModel, trainer_args={"max_epochs": 100, "accelerator": ...
output = loss(input, target) output.backward() 2 均方误差损失MSELoss 用于测量输入 x 和目标 y 中每个元素之间的均方误差(平方 L2 范数)。 图1 主要参数: 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。
torch.nn.MSELoss()函数解读 转载自:https://www.cnblogs.com/tingtin/p/13902325.html
Torch损失函数详解 1. L1Loss: 计算output与target的绝对值差。reduction参数可选mean或sum，分别返回平均值或总和，默认为mean。输入和标签需要维度相同。2. 均方误差损失 MSELoss: 测量x和y中每个元素的均方误差。reduction同上，输入和标签要求维度一致。3. CrossEntropyLoss: 用于神经网络输出的归一化和...
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) #
常见的torch损失函数有均方误差损失(MSELoss) ,用于回归任务。交叉熵损失(CrossEntropyLoss)常用于多分类问题,效果显著。负对数似然损失(NLLLoss) ,在处理概率分布时发挥重要作用。平滑L1损失(SmoothL1Loss)能减少离群值对损失的影响。Hinge损失(HingeLoss)多应用于支持向量机相关的模型训练。BCEWithLogitsLoss用于二...