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pytorch的nn.MSELoss损失函数

均方损失函数:

loss(xi,yi)=(xi−yi)2
loss(xi,yi)=(xi−yi)2

这里 loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标。

很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据,因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。

(1)如果 reduce = False,那么 size_average 参数失效,直接返回向量形式的 loss
(2)如果 reduce = True,那么 loss 返回的是标量
a)如果 size_average = True,返回 loss.mean();
b)如果 size_average = False,返回 loss.sum();

注意:默认情况下, reduce = True,size_average = True

1、返回向量

这里将Variable类型统一为float()(tensor类型也是调用xxx.float())

2、返回平均值


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