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tf.keras.losses.MSE

TensorFlow 1 개 버전 GitHub의에서 소스보기

라벨과 예측 사이의 평균 제곱 오차를 계산합니다.

전자 필기장에서 사용

가이드에서 사용 튜토리얼에서 사용

입력들 사이의 거리의 제곱을 계산 한 후, 최종 치수에 걸쳐 평균 값이 반환된다.

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

독립형 사용 :

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 지상의 진리 값. 형상 = [batch_size, d0, .. dN] .
y_pred 예측 값. 형상 = [batch_size, d0, .. dN] .

평균 제곱 오차 값. 형상 = [batch_size, d0, .. dN-1] .