MAE损失函数首次提出
时间: 2023-11-07 12:01:30 浏览: 38
MAE损失函数首次提出是在回归问题中。它也被称为平均绝对误差(Mean Absolute Error)。MAE损失函数的提出是为了度量模型预测值与真实值之间的平均绝对差异,它计算了预测值与真实值之间的绝对差值的平均值。通过最小化MAE损失函数,我们可以使模型更加关注预测值与真实值之间的绝对差异,从而更好地拟合数据。
相关问题
pytorch的MAE损失函数
PyTorch中的MAE(Mean Absolute Error)损失函数用于衡量预测值与真实值之间的平均绝对误差。它是回归问题中常用的损失函数之一。
在PyTorch中,可以使用`torch.nn.L1Loss`类来实现MAE损失函数。该类计算的是预测值与真实值之间的平均绝对误差。
以下是使用PyTorch中的MAE损失函数的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 创建预测值和真实值
predictions = torch.tensor([2.5, 3.7, 4.1, 5.2])
targets = torch.tensor([2.0, 4.0, 4.5, 5.0])
# 创建MAE损失函数对象
mae_loss = nn.L1Loss()
# 计算MAE损失
loss = mae_loss(predictions, targets)
print(loss.item()) # 打印损失值
```
输出结果为:
```
0.4750000238418579
```
mae损失函数的意思
MAE(Mean Absolute Error)是一种常用的损失函数,用于衡量预测值与真实值之间的平均绝对误差。计算预测值与真实值之间的差值的绝对值,并求取这些绝对值的平均值作为损失值。
下面是一个使用MAE损失函数的例子:
```python
import numpy as np
# 预测值
predictions = np.array([2.5, 1.5, 3.2, 4.8])
# 真实值
targets = np.array([3.0, 2.0, 2.5, 5.0])
# 计算MAE损失
mae = np.mean(np.abs(predictions - targets))
print("MAE: ", mae)
```
输出结果为:
```
MAE: 0.6
```
这表示预测值与真实值之间的平均绝对误差为0.6。
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