csrnet的损失函数

CSRNet是一种用于人群计数的深度学习模型，其损失函数通常使用均方误差（Mean Squared Error，MSE）或均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）。

具体来说，假设训练集中有n个样本，第i个样本的真实人数是$y_i$，CSRNet模型预测的人数是$\hat{y_i}$，则MSE损失函数可以表示为：

$MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(y_i-\hat{y_i})^2$

RMSE损失函数则可以表示为：

$RMSE = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(y_i-\hat{y_i})^2}$

CSRNet的目标是最小化损失函数，以使得预测结果与真实结果之间的误差最小化。在训练过程中，通常使用反向传播算法来更新模型的参数，以使得损失函数不断降低。