PaddlePaddle

 paddle.fluid / layers / mse_loss


mse_loss

paddle.nn.functional. mse_loss ( input, label ) [源代码]

该OP用于计算预测值和目标值的均方差误差。

对于预测值input和目标值label,公式为:

\[Out = MEAN((input-label)^{2})\]
参数:
  • input (Variable) - 预测值,维度为 \([N_1, N_2, ..., N_k, D]\) 的多维Tensor,其中最后一维D是类别数目。数据类型为float32或float64。

  • label (Variable) - 目标值,维度为 \([N_1, N_2, ..., N_k, D]\) 的多维Tensor,其中最后一维D是类别数目。数据类型为float32或float64。

返回:预测值和目标值的均方差

返回类型:变量(Variable)

代码示例

import paddle.fluid as fluid
y = fluid.data(name='y', shape=[1], dtype='float32')
y_predict = fluid.data(name='y_predict', shape=[1], dtype='float32')
cost = fluid.layers.mse_loss(input=y_predict, label=y)

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