tf.keras.losses.MSE
Вычисляет среднеквадратическую ошибку между метками и прогнозами.
tf.keras.losses.MSE(
y_true, y_pred
)
Формула:
loss = mean(square(y_true - y_pred), axis=-1)
Пример:
y_true = np.random.randint(0, 2, size=(2, 3)) y_pred = np.random.random(size=(2, 3)) loss = keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred)
| Аргументы | |
|---|---|
y_true | Значения целевого значения с формой = [batch_size, d0, .. dN]. |
y_pred | Прогнозируемые значения с формой = [batch_size, d0, .. dN]. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Значения среднеквадратической ошибки с формой = [batch_size, d0, .. dN-1]. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/losses/MSE
