发布时间：2025-06-24 16:50:00  作者：北方职教升学中心  阅读量：964

参考资料

通俗易懂解释均方误差。

首先，我们可以定义错误（error）xff1是预测值与真实值之间的差异a;

eᵢ = yᵢ - ŷᵢ。

参考资料。随机生成3x5张量 = torch.randn(3, 5) # 随机生成3x5张量作为真实值print('predictions:', predictions)print('targets:', targets)# 计算MSELosslossss = mse_loss(predictions, targets)print(loss)。

MSELOSS(均方误差损失)？

MSELoss(均方误差损失)是Pytorch中用于计算预测值与真实值之间均方误差的损失函数。

MESLoss使用案例。

我们希望得到所有样本误差平方的平均值，即均方误差。#xff0c;预测值和真实值之间的差异越大。它主要用于回归问题，也就是说，它是实际观察值与预测值之间的平均值。

平均误差越小，

假设有n个样本，真实值分别为y₁, y₂, ……, yₙ，预测值分别为ŷ₁, ŷ₂, ……, ŷₙ。预测连续值。

第一个样本的误差平方为：

eᵢ² = (yᵢ - ŷᵢ)²。xff0c;说明预测值越接近；均方误差越大，所以，我们可以计算所有样本误差平方和，再除以样本数n：

MSE = (1/n) * Σ(yᵢ - ŷᵢ)² (i=1,2,…,n)。

# 首先导入所需的库import torchimport torch.nn as nn# MSELOSS对象mse_loss = nn.MSELoss()# 定义预测值和真实值#xff1a;predictions = torch.randn(3, 5)  # 作为预测值targetss，
 。
什么是MSE（？;均方误差）#;?
均方误差(Mean Squared Error，MSE是衡量预测值与真实值之间差异的指标。 (MSE) 。。