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MSELoss损失函数中文名字就是：均方损失函数，公式如下所示：
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。
一般的使用格式如下所示：
loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduce=True, size_average=True)
这里注意一下两个入参：
Ａ reduce = False，返回向量形式的 loss
Ｂ reduce = True， 返回标量形式的loss
C size_average = True，返回 loss.mean();
D 如果 size_average = False，返回 loss.sum()
默认情况下：两个参数都为True．
下面的是python的例子：
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 3 import torch 4 import torch.optim as optim 5 6 loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduce=False, size_average=False) 7 #loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduce=True, size_average=True) 8 #loss_fn = torch.nn.MSELoss() 9 input = torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4)) 10 target = torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4)) 11 loss = loss_fn(input, target) 12 print(input); print(target); print(loss) 13 print(input.size(), target.size(), loss.size())
结果自己可以运行一下看看．
参考文档：
１ https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/81029791
２ https://blog.csdn.net/zhangxb35/article/details/72464152?utm_source=itdadao&utm_medium=referral
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原文地址：https://www.cnblogs.com/dylancao/p/9848978.html
