Python]pytorch损失函数之MSELoss(均方误差损失)介绍和使用场景

见贤思齐

什么是MSE（均方误差）?均方误差(MeanSquaredError，简称MSE)是用于衡量预测值与真实值之间差异的一种指标。它是实际观察值与预测值之差的平方和的平均值。假设有n个样本，真实值分别为y₁,y₂,……,yₙ，预测值分别为ŷ₁,ŷ₂,……,ŷₙ。首先，我们可以定义误差（error）为预测值与真实值之间的差：eᵢ=yᵢ-ŷᵢ则第i个样本的误差平方为：eᵢ²=(yᵢ-ŷᵢ)²我们希望得到所有样本误差平方的平均数，即均方误差。因此，我们可以计算所有样本误差平方的和，再除以样本数n：MSE=(1/n)*Σ(yᵢ-ŷᵢ)²(i=1,2,…,n) 均方误差越小，说明预测值与真实值越接近；均方误差越大，说明预测值与真实值之间的差异越大。什么MSELoss(均方误差损失)？MSELoss(均方误差损失)是PyTorch中用于计算预测值与真实值之间均方误差的损失函数。它主要用于回归问题，即预测连续值。MESLoss使用案例#首先导入所需的库importtorchimporttorch.nnasnn#创建MSELoss对象mse_loss=nn.MSELoss()#定义预测值和真实值：predictions=torch.randn(3,5)#随机生成一个3x5的张量作为预测值targets=torch.randn(3,5)#随机生成一个3x5的张量作为真实值print('predictions:',predictions)print('targets:',targets)#计算MSELossloss=mse_loss(predictions,targets)print(loss)参考资料通俗易懂讲解均方误差(MSE)