pytorch的nn.MSELoss損失函數
https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/81029791 ...
原文：pytorch的nn.MSELoss損失函數
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縮減，以及怎么縮減，有三個選項： none : no reduction will be applied. ...
2020-08-31 20:24 0 7543 推薦指數：
相關推薦
pytorch中torch.nn.MSELoss損失函數用法
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 ...
神經網絡架構pytorch－MSELoss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
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 ...
torch.nn.MSELoss()函數解讀
函數作用torch.nn.MSELoss() 求predict和target之間的loss。 代碼示例單個求其loss： ...
pytorch 損失函數（nn.BCELoss 和 nn.CrossEntropyLoss）（思考多標簽分類問題）
如下： 二、nn.CrossEntropyLoss 交叉熵損失函數 輸入維度（batch_size, feature_dim） 輸出維 ...
Pytorch學習筆記12----損失函數nn.CrossEntropyLoss()、nn.NLLLoss()
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 ...
Pytorch MSELoss
CLASS torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') Creates a criterion that measures the mean squared error (squared L2 norm ...