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tf.keras.losses.MSE

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

ラベルと予測との間の平均二乗誤差を計算します。

ノートPCで使用されます

ガイドで使用チュートリアルで使用されます

入力間の二乗距離を計算した後、最後の次元を超える平均値が返されます。

loss = mean(square(y_true - y_pred), axis=-1)

スタンドアロンの使用:

y_true = np.random.randint(0, 2, size=(2, 3))
y_pred = np.random.random(size=(2, 3))
loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred)
assert loss.shape == (2,)
assert np.array_equal(
    loss.numpy(), np.mean(np.square(y_true - y_pred), axis=-1))

y_true 地上真理値。形状= [batch_size, d0, .. dN]
y_pred 予測値。形状= [batch_size, d0, .. dN]

平均二乗誤差値。形状= [batch_size, d0, .. dN-1]