BCELoss , MSELossの使い方(pytorch)



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for

if

import

in

input

lambda

len

list

min/max

OrderedDict

open/close

os

pickle

print

range

re.split

read/readline

round/floor/ceil

split

sys.argv

time

while

write

zip

・特殊メソッド
 ・__name__

 ・__iter__ , __next__

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コメントアウト (# , ''')

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arange

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array

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公開日:2021/6/6         

In English


■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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