matlab mae损失函数代码

可以使用以下代码来实现matlab中的mae损失函数：

function loss = mae_loss(y_true, y_pred)
loss = sum(abs(y_true - y_pred)) / numel(y_true);
end

请注意，这个函数只接受两个参数，即真实值和预测值，它的返回值是一个标量，表示平均绝对误差。如果你需要使用这个函数来训练神经网络，则需要将其嵌入到你的代码中，然后将它作为损失函数来使用。

相关问题

matlab mae函数

在MATLAB中，没有内置的MAE函数，但你可以使用一些内置函数来计算平均绝对误差（MAE）。

以下是使用MATLAB内置函数计算MAE的一个示例：

% 预测值
predictions = [2.5, 4.7, 6.1, 3.8];
% 真实值
groundTruth = [3.0, 4.2, 5.9, 3.2];

% 计算绝对误差
errors = abs(predictions - groundTruth);

% 计算MAE
mae = mean(errors);

在这个示例中，我们有一个包含4个预测值和4个真实值的向量。首先，我们计算预测值与真实值之间的绝对误差，使用`abs`函数获取差的绝对值。然后，使用`mean`函数计算绝对误差的平均值，得到MAE。

请注意，这种方法假设预测值和真实值的向量长度相同，并且按照相应的顺序进行匹配。确保在计算MAE之前，预测值和真实值的向量长度相等，并且按照正确的顺序进行了匹配。

如果你需要频繁地计算MAE或者在多个地方使用MAE计算，你也可以自定义一个函数来计算MAE。以下是一个简单的自定义函数示例：

function mae = calculateMAE(predictions, groundTruth)
    errors = abs(predictions - groundTruth);
    mae = mean(errors);
end

你可以将上述代码保存为一个名为`calculateMAE.m`的文件，并在需要计算MAE的地方使用`calculateMAE`函数。例如：

mae = calculateMAE(predictions, groundTruth);

matlab使用MAE做损失函数

MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）可以用作回归模型的损失函数。在 MATLAB 中，可以使用以下代码实现 MAE 损失函数的计算：

function loss = mae_loss(y_true, y_pred)
% y_true：真实值
% y_pred：预测值

n = length(y_true);  % 样本数量
loss = sum(abs(y_true - y_pred)) / n;  % 计算平均绝对误差
end

上述代码中，使用了 MATLAB 内置的 `abs` 函数计算绝对误差，然后使用 `sum` 函数求和，并除以样本数量，得到平均绝对误差。