PyTorch中MSELoss的使用 參數 torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction: str = 'mean') size_average和reduce在當前版本的pytorch已經不建議使用了,只設置 ...
CLASStorch.nn.MSELoss size average None,reduce None,reduction mean Creates a criterion that measures the mean squared error squared L norm between each element in the inputxand targetyy. 創建一個准則測量輸入x和目 ...
2020-06-07 13:50 0 1101 推薦指數:
PyTorch中MSELoss的使用 參數 torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction: str = 'mean') size_average和reduce在當前版本的pytorch已經不建議使用了,只設置 ...
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 ...
https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/81029791 ...
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 ...
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 ...
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 ...
nn.MSELoss()得到的是平均到像素的loss nn.MSELoss(size_average=False)得到整個batch所有像素loss和 MSELoss(size_average=False).div(batch_size)得到平均圖像loss ...
函數作用torch.nn.MSELoss() 求predict和target之間的loss。 代碼示例單個求其loss: ...