考研计算folat的loss函数

计算浮点数（float）的损失函数通常是为了衡量模型预测值与真实值之间的差异。常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）和平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）。

均方误差（MSE）是一种常用的损失函数，计算方式为预测值与真实值之间差异的平方的均值。公式如下：

MSE = (1/n) * Σ(y_pred - y_true)^2

其中，y_pred表示模型的预测值，y_true表示真实值，n表示样本数量。

平均绝对误差（MAE）是另一种常见的损失函数，计算方式为预测值与真实值之间差异的绝对值的均值。公式如下：

MAE = (1/n) * Σ|y_pred - y_true|

同样地，y_pred表示模型的预测值，y_true表示真实值，n表示样本数量。

在计算损失函数时，我们需要将所有样本的预测值与真实值进行比较，并求取平均值。这样可以得到一个衡量模型性能的指标，通过优化该指标可以使模型更好地拟合数据。