MSE是mean squared error的縮寫,即平均平方誤差,簡稱均方誤差。 MSE是逐元素計算的,計算公式為: 舊版的nn.MSELoss()函數有reduce、size_average兩個參數,新版的只有一個reduction參數了,功能是一樣的。reduction的意思是維度要不要 ...
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2020-04-30 09:56 0 1883 推薦指數:
MSE是mean squared error的縮寫,即平均平方誤差,簡稱均方誤差。 MSE是逐元素計算的,計算公式為: 舊版的nn.MSELoss()函數有reduce、size_average兩個參數,新版的只有一個reduction參數了,功能是一樣的。reduction的意思是維度要不要 ...
loss=torch.nn.MSELoss w=np.array([1.0,2.0,3.0]) w1=np.array([1.0,2.0,2.0]) print(loss(torch.tensor(w),torch.tensor(w1))) 輸出值了0.333。 輸出表明loss損失函數 ...
MSELoss損失函數中文名字就是:均方損失函數,公式如下所示: 這里 loss, x, y 的維度是一樣的,可以是向量或者矩陣,i 是下標。 很多的 loss 函數都有 size_average 和 reduce 兩個布爾類型的參數。因為一般損失函數都是直接計算 batch 的數據 ...
Pytorch_torch.nn.MSELoss 均方損失函數作用主要是求預測實例與真實實例之間的loss loss(xi,yi)=(xi−yi)2 函數需要輸入兩個tensor,類型統一設置為float,否則會報錯,也可以在全局設置 ...
函數作用torch.nn.MSELoss() 求predict和target之間的loss。 代碼示例單個求其loss: ...
如下: 二、nn.CrossEntropyLoss 交叉熵損失函數 輸入維度(batch_size, feature_dim) 輸出維 ...
1.CrossEntropyLoss()損失函數 交叉熵主要是用來判定實際的輸出與期望的輸出的接近程度,為什么這么說呢,舉個例子:在做分類的訓練的時候,如果一個樣本屬於第K類,那么這個類別所對應的的輸出節點的輸出值應該為1,而其他節點的輸出都為0,即[0,0,1,0,….0,0],這個數組也就 ...
CLASS torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') Creates a criterion that measures the mean squared error (squared L2 norm ...