pytorch中的MSELoss

最新推荐文章于 2025-06-04 23:50:44 发布

柚子Betty

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MSELoss是PyTorch中用于计算均方误差的损失函数，适用于回归任务。它可以在计算batch损失后选择平均或求和。参数包括reduction选项，可选none、elementwise_mean和sum，分别对应不处理、平均和求和。默认情况下，reduction设置为elementwise_mean，即计算平均损失。示例代码通常会展示如何在模型训练中应用MSELoss。

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MSELoss的定义：

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

其中，N是batch_size，如果reduce设置为true，则：

$\ell(x, y) = \begin{cases}\operatorname{mean}(L),& \text{if}\; \text{size\_average}=\text{True}, \\ \operatorname{sum}(L),& \text{if}\;\text{size\_average} = \text{False}.\end{cases}$

求和运算符计算后，仍会对除以n；如果size_average设置为False后，就会避免除以N；

参数：

size_average (bool, optional)：已经弃用，默认loss在对输入batch计算损失后，会求平均值。对于sample中有多个元素时，如果size_average设置为false，loss则是对每个batch进行求和，当reduce设置为False时，该参数就会被设置为False，默认为True。

reduce (bool, optional)：默认为True，当前已弃用。默认情形下，loss会对batch数据进行求和然后计算均值。当reduce设置为False时，相当于size_average设置为False，只对batch的loss求和，不求平均。

reduction (string, optional)：设置对输出的计算方法，有三个选项：none | elementwise_mean | sum。none：对每个元素求loss后不进行任何额外计算；elementwise_mean：将对loss结果求平均；sum：只对所有loss进行求和。注意：参数size_average和reduce已经弃用，当时当设置这两个参数中的任意一个时，将会对reduction进行覆盖。默认选项：elementwise_mean。

用法示例：

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