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个样本的真实值, 是对应的模型预...
1. 解释torch.nn模块中损失函数的概念 损失函数(Loss Function)是衡量模型预测值与实际值之间差异的函数。在训练过程中,目标是找到使损失最小的模型参数。损失函数的选择对模型的性能有很大影响,因为不同的损失函数适用于不同类型的任务和数据。 2. 列举几个常用的torch.nn损失函数 MSELoss:均方误差损失,适用于回归...
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...
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, t...
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) #
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; reduce: 默认为True, 计算一个batch中所有loss的均值或者和; ...
torch.nn.MSELoss()函数解读 转载自:https://www.cnblogs.com/tingtin/p/13902325.html
简介:loss.item()的结果是当前批次所有样本的均方误差(MSE)值,而不是总和。这是因为torch.nn.MSELoss()默认返回的是每个样本的MSE值之和,并且在计算总体损失时通常会将其除以样本数量来得到平均损失。在代码中,loss = criterion(y_pred.squeeze(), Y_train.squeeze())语句计算了y_pred和Y_train之间的MSE损失...
loss=nn.MSELoss()input=torch.randn(3,5,requires_grad=True)target=torch.randn(3,5)output=loss(input,target) 对于具体的output是怎么算出来的,官网并未给出对应的示例。 以下将给出官网上的示例的计算方式: (torch.mean((target-input)**2,dim=1)).mean() ...