深度学习中的损失函数和小批量训练

深度学习中的损失函数和小批量训练

深度学习是一种机器学习方法，通过使用神经网络模型来解决各种问题。在深度学习中，损失函数（Loss function）是一个关键的概念，用于衡量模型的预测输出与真实标签之间的差异。同时，小批量训练（Mini-batch training）是一种常用的训练技术，它可以提高训练效率并加速模型收敛。

损失函数的作用是衡量模型的输出结果与真实标签之间的差异，并将这个差异转化为一个标量值，用于评估模型的性能。深度学习中常用的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、交叉熵（Cross Entropy）等。选择合适的损失函数取决于具体的问题和模型设计。

下面是一个使用PyTorch框架实现的线性回归模型的例子。在这个例子中，我们使用均方误差作为损失函数。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义线性回归模型