torch.nn.MSELoss()

作者：煮酒与君饮 | 2024-07-17 00:20:58

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torch.nn.mseloss()

torch.nn.MSELoss()是PyTorch中用来计算均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）的损失函数。它可以用于回归问题中，衡量模型预测值与真实值之间的差距。

数学原理：均方误差是指每个样本的预测值与真实值之间差的平方的均值。对于一个有n个样本的数据集，MSE可以表示为：

$\text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i-\hat{y_i})^2$

其中， $y_i$ 是第i个样本的真实值， $\hat{y_i}$ 是对应的模型预测值。MSE越小，说明模型预测的效果越好。

统计原理：在统计学中，MSE是衡量估计量精度的一个重要指标。如果我们用一个估计量来预测一个未知参数或变量的值，那么MSE可以告诉我们这个估计量的偏差和方差的大小。通常情况下，我们会希望估计量既有较小的偏差又有较小的方差，使得估计结果更加准确可靠。

在深度学习中，我们使用MSE作为损失函数，目的也是让模型的预测值与真实值越接近越好。通过反向传播算法，我们可以优化模型的参数，使得MSE最小化，从而提高模型的预测精度。

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