pytorch回归用什么损失函数

回归问题中常用的损失函数有均方误差（Mean Squared Error，MSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）、平滑L1损失（Smooth L1 Loss）等。其中，均方误差是最常用的损失函数之一，它的表达式为 $MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y_i})^2$，其中 $y_i$ 是实际值，$\hat{y_i}$ 是预测值，n 是样本数量。平均绝对误差和平滑L1损失分别为 $MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_i-\hat{y_i}|$ 和 $SmoothL1Loss=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}SmoothL1( y_i-\hat{y_i})$，其中 $SmoothL1(x)$ 是平滑函数，当 $|x|<1$ 时为 $\frac{1}{2}x^2$，当 $|x|\geq1$ 时为 $|x|-0.5$。不同的损失函数适用于不同的回归问题，需要根据具体情况选择。

相关问题

用pytorch实现岭回归损失函数

岭回归是一种常用的线性回归正则化方法，其损失函数可以表示为：

$J(\theta) = \frac{1}{2m} [\sum_{i=1}^m(h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})^2 + \lambda\sum_{j=1}^n \theta_j^2]$

其中，$h_\theta(x^{(i)})$是模型预测的值，$y^{(i)}$是实际的值，$\theta_j$是模型参数，$n$是参数的数量，$\lambda$是正则化的系数。

下面是使用PyTorch实现岭回归损失函数的代码：

import torch

def ridge_loss(y_pred, y_true, weights, lambda_):
    mse_loss = torch.nn.functional.mse_loss(y_pred, y_true, reduction='mean')
    l2_loss = lambda_ * torch.norm(weights, p=2)
    return mse_loss + l2_loss

其中，`y_pred`是模型的预测值，`y_true`是实际的值，`weights`是模型的参数，`lambda_`是正则化的系数。`mse_loss`是均方误差损失，`l2_loss`是L2正则化损失，两个损失相加即为岭回归损失函数。

pytorch lstm 回归损失函数

PyTorch LSTM 回归问题的损失函数通常使用均方误差（MSE）损失函数，可以通过PyTorch库中的`nn.MSELoss()`函数实现。示例代码如下：

import torch.nn as nn

# 定义模型
class MyLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super(MyLSTM, self).__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        out, _ = self.lstm(x)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

# 定义损失函数
criterion = nn.MSELoss()

在训练过程中，可以将模型的输出结果和真实值（标签）传入该损失函数中进行计算，得到该批次中的平均损失。