[Python] pytorch损失函数之MSELoss(均方误差损失)介绍和使用场景
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均方误差（Mean Squared Error，MSE）是一种常用的误差函数，在机器学习中，特别是在神经网络中，它通常用作损失函数来衡量模型的预测值与实际值之间的差异。在PyTorch中，MSE损失可以通过torch.nn.MSELoss类实现。
以下是一个使用PyTorch中的MSELoss的简单示例：
import torch
import torch.nn as nn
# 假设有一组预测值和对应的真实值
prediction = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]], dtype=torch.float)
target = torch.tensor([[2.0], [2.0], [2.0]], dtype=torch.float)
# 实例化MSE损失函数
mse_loss = nn.MSELoss()
# 计算损失
loss = mse_loss(prediction, target)
print(loss) # 输出损失值在实际应用中，MSE经常用于回归问题，如预测股票价格、天气预报等。在信号处理、图像识别和其他需要精确数值预测的领域也经常使用MSE作为性能评估的指标。
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