mse损失函数

均方误差(Mean Squared Error, MSE)是一种常用的损失函数，用于回归问题中，衡量模型预测值与真实值之间的平均平方误差。其数学表达式为：

MSE = (1/n) * Σ(y_i - \hat{y_i})^2

其中，y_i 是真实值，\hat{y_i} 是模型的预测值，n 是样本数量。

MSE的优点包括：

  1. 易于计算和优化；

  2. 可以处理噪声数据；

  3. 提供模型的可解释性。

然而，MSE对较大的预测误差给予较大的惩罚，因此对异常值非常敏感，可能导致模型过分关注这些异常值，影响整体性能。

在深度学习中，可以使用如下的PyTorch代码来计算MSE损失：

import torch
import torch.nn as nn

# 真实值和预测值
y_true = torch.tensor([3.0, 5.0, 2.5])
y_pred = torch.tensor([2.8, 4.9, 2.7])

# 创建MSE损失函数实例
mse_loss = nn.MSELoss()

# 计算MSE损失
mse = mse_loss(y_pred, y_true)

print("MSE Loss:", mse.item())

这段代码将输出MSE损失函数的值

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