采用均方误差作为损失函数 公式是什么

均方误差（Mean Squared Error，MSE）是一种常用的损失函数，常用于回归问题中。它的公式如下：

MSE = (1/n) * Σ(yi - ŷi)^2

其中，n是样本的数量，yi是第i个样本的真实标签值，ŷi是第i个样本的预测标签值。MSE计算的是预测值和真实值之间的差距的平方和的平均值。

MSE越小，说明模型的预测结果和真实结果越接近。在训练神经网络时，我们通常使用反向传播算法来更新网络参数，使得MSE不断减小，从而提高模型的预测精度。

相关问题

采用均方误差作为损失函数，使用 Adam 算法进行训练，Adam算法公式是什么

Adam算法是一种常用的优化算法，它结合了动量法和RMSProp算法的思想。Adam算法的更新公式如下：

t表示当前迭代的次数，α表示学习率，β1和β2是超参数，通常取值为0.9和0.999，ε是一个很小的数，通常取值为10^-8。m和v是分别计算动量和RMSProp时的变量。

Adam算法的更新过程分为两个步骤：

1. 计算动量和RMSProp的变量
m_t = β1 * m_{t-1} + (1 - β1) * g_t
v_t = β2 * v_{t-1} + (1 - β2) * g_t^2

其中，g_t是当前迭代的梯度。

2. 根据计算出的动量和RMSProp的变量更新权重
w_t = w_{t-1} - α * m_t / (sqrt(v_t) + ε)

Adam算法的优点在于，它可以自适应地调整学习率，从而更好地适应不同的梯度。此外，Adam算法还可以避免梯度下降算法陷入局部最优解。

均方误差损失函数公式

均方误差（Mean Squared Error，MSE）是一种常用的损失函数，用于衡量模型预测结果和真实值之间的差异。其公式如下：

MSE = 1/n * Σi=1到n (yi - y^i)²

其中，yi表示第i个样本的真实值，y^i表示第i个样本的预测值，n表示样本数。

MSE越小，模型的预测效果越好。