nn.MSEloss

nn.MSELoss是PyTorch中的一个损失函数，用于回归问题。它计算预测值与真实值之间的均方误差（Mean Squared Error）。均方误差是预测值与真实值之差的平方和的平均值。在PyTorch中，nn.MSELoss可以通过设置reduction参数来决定是否缩减维度以及如何缩减。其中，reduction参数有三个选项：

- "none"：不缩减维度，输出结果与输入形状相同。
- "mean"：将输出结果求平均，即将平方和除以输出元素的个数。
- "sum"：将输出结果求和。

因此，nn.MSELoss可以根据具体需求选择合适的reduction参数来获得不同的损失值。例如，设置为"mean"可以得到平均均方误差，设置为"sum"可以得到总均方误差。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【Pytorch基础】torch.nn.MSELoss损失函数](https://blog.csdn.net/zfhsfdhdfajhsr/article/details/115637954)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于MSELoss()与CrossEntropyLoss()的区别详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38589812/13760627)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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