深度学习代码|MSE损失的代码实现

本文主要是介绍深度学习代码|MSE损失的代码实现，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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一、MSE代码手动实现

（一）导入相关库

NumPy 是 Python 语言的一个第三方库，支持大量高维度数组与矩阵运算。此外，NumPy 也针对数组运算提供大量的数学函数。机器学习涉及到大量对数组的变换和运算，NumPy 就成了必不可少的工具之一。

import numpy as np

（二）计算均方误差损失函数

参数：

• y_true：真实值的数组，可以是一维或多维
• y_pred：预测值的数组，形状应与y_true相同

返回：

• loss：计算得到的loss值

def mse_loss(y_true,y_pred):#计算真实值和预测值之间的差异diff=y_true-y_pred#计算差值的平方sq_diff=np.square(diff)#计算均方误差，即平方差的平均值#使用np.mean计算平均值，axis=0表示沿着第一个轴（通常是样本维度）计算loss=np.mean(sq_diff,axis=0)return loss

（三）示例使用

y_true=np.arrray([1,2,3,4])
y_pred=np.array([1.5,2.1,2.9,4.2])loss=mse_loss(y_true,y_pred)
print("MSE Loss:",loss)

二、Pytorch中MSELoss函数的接口

该函数默认用于计算两个输入对应元素差值平方和的均值。具体地，在深度学习中，可以使用该函数用来计算两个特征图的相似性。

torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction=‘mean’)

（一）参数

• 当reduce=True时，若size_average=True，则返回一个batch中所有样本损失的均值，结果为标量。注意，对于MESLoss函数来说，首先对该batch中的所有样本损失进行逐元素均值操作，然后对得到N个值再进行均值操作即得到返回值（假设批大小为N，即该batch中共有N个样本）
• 当reduce=True时，若size_average=False，则返回一个batch中所有样本损失的和，结果为标量。注意，对于MESLoss函数来说，首先对该batch中的所有样本损失进行逐元素求和操作，然后对得到N个值再进行求和操作即得到返回值（假设批大小为N，即该batch中共有N个样本）
• 当reduce=False时，则size_average参数失效，即无论size_average参数为False还是True，效果都是一样的。此时，函数返回的是一个batch中每个样本的损失，结果为向量。
• reduction参数包含了reduce和size_average参数的双重含义，这也是为什么reduce和size_average参数将在后续版本中被弃用的原因。

（二）使用示例

首先假设有三个数据样本分别经过神经网络运算，得到三个输出与其标签分别是:

y_pre = torch.Tensor([[1, 2, 3],[2, 1, 3],[3, 1, 2]])y_label = torch.Tensor([[1, 0, 0],[0, 1, 0],[0, 0, 1]])

当reduction=‘none’时，相当于reduce=False；

criterion1 = nn.MSELoss(reduction="none")
loss1 = criterion1(x, y)
print(loss1)

输出结果为：

tensor([[0., 4., 9.],
[4., 0., 9.],
[9., 1., 1.]])

当reduction=‘sum’时，相当于reduce=True且size_average=False；

criterion2 = nn.MSELoss(reduction="mean")
loss2 = criterion2(x, y)
print(loss2)

输出结果为：

tensor(4.1111)

当reduction=‘mean’时，相当于reduce=True且size_average=True；

criterion3 = nn.MSELoss(reduction="sum")
loss3 = criterion3(x, y)
print(loss3)

输出结果为：

tensor(37.)

（三）反向传播

一般在反向传播时，都是先求loss，再使用loss.backward()求loss对每个参数 w_ij和b的偏导数(也可以理解为梯度)。但是只有标量才能执行backward()函数，因此在反向传播中reduction不能设为"none"。

• 若设置为"sum"，则有Loss=loss_1+loss_2+loss_3，表示总的Loss由每个实例的loss_i构成，在通过Loss求梯度时，将每个loss_i的梯度也都考虑进去了。
• 若设置为"mean"，则相比"sum"相当于Loss变成了Loss*(1/i)，这在参数更新时影响不大，因为有学习率a的存在。

如果只想在batch上做平均，可以这样写：

loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduction="sum")
loss = loss_fn(pred, y) / pred.size(0)

参考：
手撕算法面试二，手撕MSE损失
pytorch官网介绍
【PyTorch】MSELoss的详细理解（含源代码）

这篇关于深度学习代码|MSE损失的代码实现的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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