Tensorflow Tf.keras

Tensorflow tf.keras.losses.MSE



Tensorflow Tf Keras Losses



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ラベルと予測の間の平均二乗誤差を計算します。

エイリアスを表示

主なエイリアス



tf.keras.losses.mean_squared_error 、 tf.hard.losses.mse 、 tf.keras.metrics.MSE 、 tf.keras.metrics.mean_squared_error 、 tf.keras.metrics.mse 、 tf.losses.MSE 、 tf.losses.mean_squared_error 、 tf.losses.mse 、 tf.metrics.MSE 、 tf.metrics.mean_squared_error 、 tf.metrics.mse

移行用のCompatエイリアス

見る 移行ガイド 詳細については。



tf.compat.v1.hard.losses.MSE 、 tf.compat.v1.keras.losses.mean_squared_error 、 tf.compat.v1.hard.losses.mse 、 tf.compat.v1.keras.metrics.MSE 、 tf.compat.v1.keras.metrics.mean_squared_error 、 tf.compat.v1.keras.metrics.mse 

tf.keras.losses.MSE( y_true, y_pred )

入力間の距離の2乗を計算した後、最後の次元の平均値が返されます。

損失=平均（square（y_true-y_pred）、axis = -1）



スタンドアロンの使用法：

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))
Args
y_true グラウンドトゥルース値。形状=[batch_size、d0、.. dN]。
y_pred 予測値。形状=[batch_size、d0、.. dN]。
戻り値
平均二乗誤差値。形状=[batch_size、d0、.. dN-1]。