均方差损失函数MSELoss详解及反向传播中的梯度求导

最新推荐文章于 2025-06-16 13:36:40 发布

BrightLampCsdn

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分类专栏：深度学习编程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/oBrightLamp/article/details/85137756

本文深入探讨了均方差损失函数MSELoss，包括其定义和在反向传播中的梯度计算。通过实例解析，展示了MSELoss如何应用于预测值与实际值的误差计算，并提供了相关代码实现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

摘要

本文给出均方差损失函数 MSELoss 的定义并求解其在反向传播中的梯度.

正文

均方差损失函数 MSELoss 定义简洁, 梯度求导简单, 应用广泛.

1. 梯度

设向量 s 作为预测值, 向量 y 为实际值, 由 MSELoss 函数计算得出误差值 error (标量 e ), 求 e 关于 s 的梯度.
$=\frac{1}{n}\sum^{n}_{t=1} (s_t-y_t)^2$

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