损失函数python代码

以下是一个简单的平方损失函数的Python代码示例：

def square_loss(y_true, y_pred):
    loss = (y_true - y_pred) ** 2
    return loss

其中，`y_true`是真实值，`y_pred`是预测值。该函数返回的是损失值，即预测值与真实值之间的平方差。

相关问题

MSE损失函数python代码

MSE（Mean Squared Error）损失函数是一种常用的回归问题的损失函数，它衡量了预测值与真实值之间的平均平方差。以下是使用Python实现MSE损失函数的代码示例：

import numpy as np

def mse_loss(y_true, y_pred):
    """
    计算MSE损失函数
    :param y_true: 真实值
    :param y_pred: 预测值
    :return: MSE损失
    """
    return np.mean((y_true - y_pred) ** 2)

在上述代码中，`y_true`表示真实值，`y_pred`表示预测值。通过计算平方差并求平均值，即可得到MSE损失。

损失函数代码python代码

以下是两个常见的损失函数的Python代码实现：

1. 均方误差损失（MSE Loss）：

import torch.nn as nn

criterion = nn.MSELoss()
loss = criterion(output, target)

其中，output是模型的输出，target是真实标签。

2. 交叉熵损失（Cross Entropy Loss）：

import torch.nn as nn

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(output, target)

其中，output是模型的输出，target是真实标签的类别。注意，如果使用交叉熵损失，模型的输出需要经过softmax函数处理。