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公開日:2021/6/6　　　　　　　　　

■BCELoss , MSELossの説明

機械学習などで使用する誤差関数を求めます。

■BCELoss , MSELossを使用した具体例

＜交差エントロピー誤差　Binary Cross Entropy Loss＞

import torch
import torch.nn as nn

loss = nn.BCELoss()
estimate = torch.tensor([0.7,0.2,0.1]) # 推定値
real = torch.tensor([1.0, 0, 0]) # 真値

print(loss(estimate , real))

　⇒ tensor(0.2284)

計算方法は以下、

＜平均二乗誤差　MSE:Mean Square Error＞
形は上記と同じで、BCELossの部分をMSELossに変えます。

import torch
import torch.nn as nn

loss = nn.MSELoss()
estimate = torch.tensor([0.7,0.2,0.1]) # 推定値
real = torch.tensor([1.0, 0, 0]) # 真値

print(loss(estimate , real))

　⇒ tensor(0.0467)

計算方法は以下、

サブチャンネルあります。⇒ 何かのお役に立てればと

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