MATLAB计算损失函数并输出损失曲线图

假设你已经有了一个损失函数的实现和一些训练数据，我们可以按照以下步骤计算损失函数并输出损失曲线图：

1. 定义损失函数

假设你要使用均方误差（MSE）作为损失函数，则可以使用以下代码进行定义：

function loss = mse_loss(y_true, y_pred)
% 计算均方误差损失函数
loss = mean((y_true - y_pred).^2);
end

其中，`y_true`是真实标签，`y_pred`是模型预测值。

2. 计算损失函数

假设你已经训练好了一个模型，可以使用以下代码计算训练集和验证集上的损失函数：

% 假设训练数据为 train_x 和 train_y，验证数据为 val_x 和 val_y
train_pred = model(train_x);  % 模型在训练集上的预测值
train_loss = mse_loss(train_y, train_pred);  % 计算训练集上的损失
val_pred = model(val_x);  % 模型在验证集上的预测值
val_loss = mse_loss(val_y, val_pred);  % 计算验证集上的损失

3. 输出损失曲线图

可以使用以下代码输出训练集和验证集上的损失曲线图：

% 假设 train_loss 和 val_loss 是一个 Mx1 的向量，表示 M 个 epoch 上的损失值
epoch = 1:M;
plot(epoch, train_loss, 'r', epoch, val_loss, 'b');
legend('Train Loss', 'Val Loss');
xlabel('Epoch');
ylabel('Loss');

其中，`M`是训练的 epoch 数量。