导读 在深度学习中，衡量模型预测值与真实值之间差距至关重要，而均方误差（MSE, Mean Squared Error）便是常用的一种损失函数。在PyTorch中
在深度学习中，衡量模型预测值与真实值之间差距至关重要，而均方误差（MSE, Mean Squared Error）便是常用的一种损失函数。在PyTorch中，我们可以使用`nn.MSELoss`轻松实现这一功能！💪
什么是MSELoss？
简单来说，MSELoss计算的是预测值和真实值之间差值的平方平均值。公式如下：
\[
\text{MSE} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i - \hat{y}_i)^2
\]
其中，\( y_i \) 是真实值，\( \hat{y}_i \) 是预测值，\( N \) 是样本数量。这个函数非常适合回归任务，比如房价预测或温度预测等场景。🎯
如何使用`nn.MSELoss`？
代码实现非常简洁直观：
```python
import torch
import torch.nn as nn
初始化MSELoss
criterion = nn.MSELoss()
示例数据
preds = torch.tensor([1.5, 2.0, 3.0])
labels = torch.tensor([1.0, 2.5, 2.8])
计算损失
loss = criterion(preds, labels)
print(f"当前MSE Loss: {loss.item()}")
```
注意事项
虽然MSELoss强大，但也需注意其对异常值较为敏感，可能需要结合其他正则化手段优化模型表现哦！🧐
快去试试吧！🚀
