Согласно документации , nn.MSELoss()
создает критерий, который измеряет среднеквадратическую ошибку, которую вы можете использовать следующим образом:
loss = nn.MSELoss()
input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
target = torch.randn(3, 5)
output = loss(input, target)
output.backward()
Вы можете проверить, что loss
является MSELoss
классом:
print(type(loss).__name__)
>>> MSELoss