文章目录 背景 函数代码 调用方法 调用测试函数 背景 本人最近需要写多个仿真，需要大量用到MSE（均方误差）计算，于是干脆将MSE运算封装为函数，后续使用直接进行调用即可。...函数代码 %Project: 均方误差函数 %Author: Jace %Data: 2021/11/01 %====================函数体==================== function...如果不需要完全计算，可以自定义Dim数值。...如Dim=1，则只计算第一个状态值的MSE，相应算得的MSE也只有1N维； 输入的估计矩阵xkf和状态矩阵x都是估计算法迭代计算之后的结果矩阵，维度应该是Dim_n*N维； 由于前Step长度不足计算，...调用测试函数 %Project: 基本二维Kalman测试函数 %Author: Jace %Data: 2021/11/02 %====================准备==============
神经网络模型的效果以及优化的目标是通过损失函数（loss function）来定义的。下面主要介绍适用于分类问题和回归问题的经典损失函数，并通过TensoFlow实现这些损失函数。...分类问题请参考：【分类问题损失函数——交叉熵】 回归问题解决的是对具体数值的预测，比如房价预测、销量预测等等，解决回归问题的神经网络一般只有一个输出节点，这个节点的输出值就是预测值。...本文主要介绍回归问题下的损失函数——均方误差（MSE，mean squared error）。...下面代码展示如何用Tensor实现均方差损失函数： mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) tf.reduce_mean：所有元素的均值。
ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现...softmax、tanh、relu、leakyrelu、elu、selu、softplus）：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713081.html 这节讲解两个基础的损失函数的实现...the accuracy """ accuracy = np.sum(y_true == y_pred, axis=0) / len(y_true) return accuracy 用于计算准确率
基本原理 1.生成关于x1~N(5,3)，x2～N（100,10），error～N（0,1） 2.自己定一个实际对线性回归模型，并计算得到真实的y y = 1.5+0.8x1+1.8x2+error...3.对x1，x2 进行线性拟合，当然这里也可以自写函数用最小二乘法原理，进行参数对估计 4.提取的每一个beta1，beta2 5.计算他的均方误差，计算公式 代码 k = 100000 # 定义实验次数...beta2 = 1.8 x1 = rnorm(100,5,3) # 产生随机数 x2 = rnorm(100,100,10) error = rnorm(100,0,1) # 产生随机误差
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交叉熵损失与均方误差损失 常规分类网络最后的softmax层如下图所示，传统机器学习方法以此类比， ?...对这个样本，交叉熵（cross entropy）损失为 image.png 均方误差损失（mean squared error，MSE）为 image.png 则 (m) 个样本的损失为...\ell = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^m L_i 对比交叉熵损失与均方误差损失，只看单个样本的损失即可，下面从两个角度进行分析。...在这个前提下，均方误差损失可能会给出错误的指示，比如猫、老虎、狗的3分类问题，label为 ([1, 0, 0]) ，在均方误差看来，预测为 ([0.8, 0.1, 0.1]) 要比 ([0.8, 0.15...image.png image.png 综上，对分类问题而言，无论从损失函数角度还是softmax反向传播角度，交叉熵都比均方误差要好。
方差、协方差、标准差(标准偏差/均方差）、均方误差、均方根误差(标准误差)、均方根值 本文由博主经过查阅网上资料整理总结后编写，如存在错误或不恰当之处请留言以便更正，内容仅供大家参考学习。...= 137.5 = [(200-137.5)^2+(50-137.5)^2+(100-137.5)^2+(200-137.5)^2]/(4-1) 样本标准偏差 S = Sqrt(S^2)=75 均方误差...（mean-square error, MSE） 均方误差是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量，换句话说，参数估计值与参数真值之差的平方的期望值。...均方根误差（root mean squared error，RMSE） 均方根误差亦称标准误差，是均方误差的算术平方根。...均方根值（root-mean-square，RMES） 均方根值也称作为方均根值或有效值，在数据统计分析中，将所有值平方求和，求其均值，再开平方，就得到均方根值。
Matlab 计算均方误差MSE的三种方法 数据说明： ytest 测试集y，真实的y值，是一维数组； ytest_fit 基于测试集 x 预测的y值，是一维数组； test_error...是预测误差。...第一种方法 直接使用 matlab 中的mse函数，亲测可用。.../*ytest测试集y，真实的y值，是一维数组 ytest_fit 预测的y值，是一维数组 test_error 是预测误差*/ test_error = ytest - ytest_fit; test_mse...= mse(test_error); 第二种方法 使用MSE公式手动计算。
MSE均方误差（L2 loss） 1.代码展示MAE和MSE图片特性 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt sess = tf.Session...#计算L2_loss l2_y_val = tf.square(target - x_val) l2_y_out = sess.run(l2_y_val)#用这个函数打开计算图 #计算L1_loss...l1_y_val = tf.abs(target - x_val) l1_y_out = sess.run(l1_y_val)#用这个函数打开计算图 #打开计算图输出x_val，用来画图 #用画图来体现损失函数的特点...先介绍下sigmoid激活函数的特性： sigmoid函数就是损失函数的输入：a=σ(z) 中的σ()的一种。...而交叉熵损失函数正好可以解决这个问题。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
1 均方差损失函数：MSE 均方误差（Mean Square Error），应该是最常用的误差计算方法了，数学公式为： 其中，是真实值，是预测值，通常指的是batch_size，也有时候是指特征属性个数...y-pred)) loss1 在tensorflow的losses模块中，提供能MSE方法用于求均方误差...tf.reduce_mean(loss_mse_1) loss_mse_2 一般而言，均方误差损失函数比较适用于回归问题中...，对于分类问题，特别是目标输出为One-hot向量的分类任务中，下面要说的交叉熵损失函数就要合适的多。...2 交叉熵损失函数 交叉熵（Cross Entropy）是信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息，交叉熵越小，两者之间差异越小,当交叉熵等于0时达到最佳状态，也即是预测值与真实值完全吻合
最近参考了一篇博客，感觉对这个概念讲得比较好，我通过博客在这里同一整理一下： 均方差是数据序列与均值的关系，而均方误差是数据序列与真实值之间的关系；重点在于 均值 与 真实值之间的关系； 方差是 数据与...均值（数学期望）之间的平方和； 标准差是方差的平均值开根号，算术平方根； 标准差是均方差，均方差是标准差； 均方误差为各数据偏离真实值的距离平方和的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差...，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近； 保持更新，资源摘抄自网络；更多内容请关注 cnblogs.com/xuyaowen;
均方误差 MSE (mean squared error) 总的来说，方差是数据序列与均值的关系，而均方误差是数据序列与真实值之间的关系，所以我们只需注意区分 真实值和均值 之间的关系就行了。...均方误差(MSE)是各数据偏离真实值 差值的平方和 的平均数方差是平均值，均方误差是真实值。...均方根误差 RMSE(Root Mean Squard Error) 均方根误差是均方误差的算术平方根亦称标准误差， 均方误差是各数据偏离真实值差值的平方和的平均数，也就是误差平方和的平均数，均方根误差才和标准差形式上接近...那么均方误差和均方根误差就可以求出来。总的来说，均方差(标准差)是数据序列与均值的关系，而均方根误差是数据序列与真实值之间的关系。...因此，标准差是用来衡量一组数自身的离散程度，而均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差，它们的研究对象和研究目的不同，但是计算过程类似。
MSE 通常用作回归问题的损失函数。例如，根据其属性估算公寓的价格。 这是维基百科中定义的均方误差 (MSE) 公式。它代表了一个非常简单的概念，但如果您刚开始使用 ML，可能不太容易读懂。...MSE 计算模型的预测 Ŷ 与真实标签 Y 的接近程度。您希望误差变为 0。如果您预测房价，误差可能是预测价格与实际价格之间的差异。 从标签中减去预测是行不通的。...想象一下你对两栋房子的价格的 预测是这样的： 房子 1：实际 120K，预测 100K -> 误差 20K 房子 2：实际 60K，预测 80K -> 误差 -20K 如果你把这些加起来，误差将为 0，...我们需要计算每一个的误差并求和。同样，在这里让误差始终≥ 0 很重要。 如果要比较不同大小批次的误差，则需要对样本数量进行归一化——取平均值。例如，您可能想查看哪个批次大小产生的误差较小。...MSE 是 ML 回归模型（例如线性回归）中常用的统计度量和损失函数。您还应该查看平均绝对误差 (MAE)，它可以更好地处理异常值。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
刚开始学习机器学习的时候就接触了均方误差（MSE，Mean Squared Error），当时就有疑惑，这个式子是怎么推导的，但是因为懒没有深究。...拟合函数 假设： 年龄： x 1 x_1 x1 工资： x 2 x_2 x2 年龄的参数： θ 1 θ_1 θ1 工资的参数： θ 2 θ_2 θ2 那么有拟合函数： （1） 将它转化为矩阵表达形式为...误差 真实值和预测值之间通常情况下是会存在误差的，我们用ε来表示误差，对于每个样本都有： （3） 上标i表示第i个样本。...似然函数 似然函数用于参数估计，即求出什么样的参数跟我们给出的数据组合后能更好的预测真实值，有： （6） 取（6）式对数，将连乘转化为加法，这也是一般似然函数的求解方法： （7） 将（7...）式展开并化简有： （8） （8）式等式右侧的第一项为一个常量，似然函数要取最大值，因而第二项越小越好，有： （9） （9）式相当于最小二乘法的式子，即是均方误差的表达式。
、均方误差又是什么？...标准差（Standard Deviation） ，中文环境中又常称均方差，但不同于均方误差（mean squared error，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方和的平均数，也即误差平方和的平均数，...计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近），标准差是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。...从上面定义我们可以得到以下几点： 1、均方差就是标准差，标准差就是均方差 2、均方误差不同于均方误差 3、均方误差是各数据偏离真实值的距离平方和的平均数 举个例子：我们要测量房间里的温度...，而均方误差是数据序列与真实值之间的关系，所以我们只需要搞清楚真实值和均值之间的关系就行了。
说明：一般情况下我们对GAN的训练都是在第 4 步测量生成器损失并调整其参数以及鉴别器，这样可以跳过第 5 步和第 6 步，节省时间和计算机资源。...由于GAN架构是由两个同时训练的网络组成的，我们必须计算两个指标:生成器损失和鉴别器损失。...如果需要计算总损失还要添加上生成器相关的部分。 3、生成器损失函数 生成器只参与表达式 E(log(1-D(G(z))) 的第二项，而第一项保持不变。...否则，加法所反映的误差将高于或低于应有的误差。...在实际应用中生成器损失函数进行了修改，进行了对数操作。这一修改也有助于计算模型的总损失函数。 总损失= D损失+ G损失。并且为了进行总损失得计算还进行了修改以保证方向和取值得范围都是相同的。
损失函数一般有四种，平方损失函数，对数损失函数，HingeLoss0-1损失函数，绝对值损失函数。将极大似然函数取对数以后等同于对数损失函数。...在逻辑回归这个模型下，对数损失函数的训练求解参数的速度是比较快的。至于原因大家可以求出这个式子的梯度更新 这个式子的更新速度只和 ，yi相关。和sigmod函数本身的梯度是无关的。...为什么不选平方损失函数的呢？因为如果你使用平方损失函数，你会发现梯度更新的速度和sigmod函数本身的梯度是很相关的。...如果当前模型的输出接近0或者1时，σ ′ ( z ) 就会非常小，接近0，使得求得的梯度很小，损失函数收敛的很慢。 如果使用均方差作为损失函数
MSE: Mean Squared Error（均方误差） 含义：均方误差，是预测值与真实值之差的平方和的平均值，即： M S E = 1 N ∑ i = 1 n ( x i − y i ) 2...参考文献 [1]pytorch的nn.MSELoss损失函数 [2]状态估计的基本概念（3）最小均方估计和最小均方误差估计 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
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