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MSELoss#

class torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean')[source]#

创建一个标准,用于衡量输入 xx 和目标 yy 之间每个元素的均方误差(平方 L2 范数)。

未约简的(即 reduction 设置为 'none')损失可以描述为

(x,y)=L={l1,,lN},ln=(xnyn)2,\ell(x, y) = L = \{l_1,\dots,l_N\}^\top, \quad l_n = \left( x_n - y_n \right)^2,

其中 NN 是批次大小。如果 reduction 不是 'none'(默认为 'mean'),则:

(x,y)={mean(L),if reduction=‘mean’;sum(L),if reduction=‘sum’.\ell(x, y) = \begin{cases} \operatorname{mean}(L), & \text{if reduction} = \text{`mean';}\\ \operatorname{sum}(L), & \text{if reduction} = \text{`sum'.} \end{cases}

xx and yy 是具有相同元素总数 NN 的任意形状的张量。

均值操作仍然对所有元素进行操作,并除以 NN

如果设置 reduction = 'sum',则可以避免除以 NN

参数
  • size_average (bool, optional) – 已弃用 (请参阅 reduction)。默认情况下,损失是在批次中的每个损失元素上计算的。请注意,对于某些损失,每个样本有多个元素。如果字段 size_average 设置为 False,则损失将在每个小批次中累加。当 reduceFalse 时,此参数将被忽略。默认值:True

  • reduce (bool, optional) – 已弃用 (请参阅 reduction)。默认情况下,损失会在每个小批次中根据 size_average 进行平均或累加。当 reduceFalse 时,将返回每个批次元素的损失,并忽略 size_average。默认值:True

  • reduction (str, optional) – 指定应用于输出的规约:'none' | 'mean' | 'sum''none':不应用规约,'mean':输出的总和将除以输出中的元素数量,'sum':输出将被求和。注意:size_averagereduce 正在被弃用,在此期间,指定其中任何一个参数都将覆盖 reduction。默认值:'mean'

形状
  • 输入:()(*),其中 * 表示任意数量的维度。

  • 目标:()(*),形状与输入相同。

示例

>>> loss = nn.MSELoss()
>>> input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
>>> target = torch.randn(3, 5)
>>> output = loss(input, target)
>>> output.backward()