mse_fun = @(a, b) mean((S_fun(xTrain, a, b) - yTrain) .^ 2 .* (isfinite(S_fun(xTrain, a, b))),'omitnan');
时间: 2024-04-27 07:22:10 浏览: 17
这段代码是一个匿名函数,用于计算训练集上的均方误差(Mean Squared Error,MSE)。
`@(a, b)` 表示定义了一个函数匿名句柄,输入参数为 a 和 b。
`S_fun(xTrain, a, b)` 是一个函数句柄,表示使用输入的 a 和 b 参数来计算输出值。
`yTrain` 是训练集的真实标签。
`(S_fun(xTrain, a, b) - yTrain) .^ 2` 表示计算预测值和真实值之间的差的平方。
`isfinite(S_fun(xTrain, a, b))` 表示过滤掉 S_fun 返回的非有限值(NaN 或 Inf)。
`.*` 表示逐元素相乘。
`mean()` 表示计算所有元素的平均值。
最终,这个匿名函数返回的是过滤掉非有限值后的均方误差。
相关问题
_loss = loss_fun(fake_output,torch.ones_like(fake_output))
### 回答1:
这是一个关于深度学习模型中损失函数的问题,我可以回答。这个公式计算的是生成器产生的假样本的损失值,使用的是二元交叉熵损失函数,其中fake_output是生成器产生的假样本的输出,torch.ones_like(fake_output)是一个与fake_output形状相同的全1张量,表示真实样本的标签。
### 回答2:
这段代码表示将生成的假数据(fake_output)与标签为1的真实数据进行对比,并计算它们之间的误差(loss)。loss_fun可以是任何一种损失函数,比如交叉熵函数(cross entropy),均方差函数(mean squared error)等等。通过调用这个损失函数,我们可以衡量生成结果与真实数据之间的差异,进而进行模型的优化。
### 回答3:
在给定的代码中,_loss = loss_fun(fake_output,torch.ones_like(fake_output))的作用是计算虚假输出(fake_output)与全为1的张量之间的损失值。
首先,torch.ones_like(fake_output)生成一个与fake_output相同形状的张量,且元素都是1。这个张量的作用是作为标签,表示真实输出。这里使用全为1的张量作为真实输出的主要原因是,我们希望虚假输出尽量接近真实输出,因此可以将真实输出设置为1。
然后,loss_fun是一个损失函数,用于比较虚假输出和真实输出之间的差异。具体损失函数的定义可以根据实际需求选择,例如均方误差(MSE)损失函数、交叉熵损失函数等。不同的损失函数对模型的训练效果和收敛速度有所影响。
最后,_loss表示计算得到的损失值。这个值越小,表示虚假输出越接近真实输出,即模型的生成能力越好。我们可以根据损失值来调整模型的参数,使模型能够生成更接近真实值的输出。
总结来说,_loss = loss_fun(fake_output,torch.ones_like(fake_output))这段代码的作用是计算虚假输出与全为1的张量之间的损失值,用于优化生成模型的训练。
数据源由EXCEL导入,第一、二列是自变量,第三列是自变量,函数形式为58.38 + 4.11*b(1)*x(:,1).^2*b(2)*x(:,2).^2
好的,以下是你需要的代码。请将数据文件命名为data.xlsx,并且将其放置在Matlab当前目录下。
```matlab
% 导入数据
data = readtable('data.xlsx');
x1 = data{:,1};
x2 = data{:,2};
y = data{:,3};
% 定义自变量和因变量
x = [x1, x2];
% 定义非线性函数模型
fun = @(b,x) 58.38 + 4.11*b(1)*x(:,1).^2 + b(2)*x(:,2).^2;
% 设置初始参数值
beta0 = [1,1];
% 进行非线性拟合
[beta,R,J,CovB,MSE,ErrorModelInfo] = nlinfit(x,y,fun,beta0);
% 计算均方根误差和R方值
yfit = fun(beta,x);
RMSE = sqrt(mean((y - yfit).^2));
R2 = 1 - sum((y-yfit).^2)/sum((y-mean(y)).^2);
% 输出结果
disp(['拟合参数1: ',num2str(beta(1))]);
disp(['拟合参数2: ',num2str(beta(2))]);
disp(['均方根误差: ',num2str(RMSE)]);
disp(['R方值: ',num2str(R2)]);
% 绘制三维曲面图
figure();
[X1,X2] = meshgrid(min(x1):0.1:max(x1),min(x2):0.1:max(x2));
X = [X1(:),X2(:)];
Y = fun(beta,X);
Y = reshape(Y,size(X1));
surf(X1,X2,Y);
xlabel('x1');
ylabel('x2');
zlabel('y');
% 绘制真实值和拟合值的误差比较图
figure();
plot(y,'o');
hold on;
plot(yfit,'-');
xlabel('样本序号');
ylabel('y');
legend('真实值','拟合值');
```
运行完毕后,你将会得到拟合参数、均方根误差、R方值等信息,并且会生成三维曲面图和真实值和拟合值的误差比较图。
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