均方误差的计算方法与之前的一般损耗方程式大致相同。我们还将考虑偏差值, 因为这也是在训练过程中需要更新的参数。
(y-Ax + b)2
均方误差最好用图示说明。
假设我们有一组值, 我们首先像以前一样绘制一些回归线参数, 其大小由一组随机的权重和偏差值确定。
文章图片
误差对应于实际值与预测值之间的距离-它们之间的实际距离。
文章图片
对于每个点, 通过使用以下公式将线模型得出的预测值与实际值进行比较来计算误差
文章图片
每个点都与一个错误相关联, 这意味着我们必须对每个点进行误差求和。我们知道预测可以重写为
文章图片
在计算均方误差时, 我们必须通过除以数据点数得出平均值。现在前面提到的误差函数的梯度应该将我们带入误差最大增加的方向。
朝着成本函数的梯度的负值移动, 我们朝着最小误差的方向移动。我们将使用此坡度作为指南针, 使我们始终走下坡路。在梯度下降中, 我们忽略了偏差的存在, 但是对于误差, 参数A和b都需要定义。
现在, 我们下一步将为每个值计算偏导数, 并且像从任何A和b值对开始一样。
文章图片
基于上面提到的两个偏导数, 我们使用梯度下降算法在最小误差方向上更新A和b。对于每次迭代, 新的权重等于
A1 = A0-∝ f'(A)
并且新的偏差值等于
b1 = b0-∝ f'(b)
【PyTorch均方误差图解分析】编写代码的主要思想, 即, 我们从具有随机一组权重和偏差值参数的随机模型开始。该随机模型倾向于具有较大的误差函数, 较大的成本函数, 然后使用梯度下降沿最小误差的方向更新模型的权重。最小化该错误以返回最佳结果。
推荐阅读
- PyTorch中的MNIST图像识别数据集（带实例）
- PyTorch实战（神经网络在图像识别中的实现）
- PyTorch中的损失函数实例图解
- PyTorch线性回归用法图解
- PyTorch开发（深度神经网络的实现）
- Pytorch超参数调整技术（实例图解）
- PyTorch图像识别中的图像转换（实例分析）
- Android实习生 —— 屏幕适配及布局优化
- 家庭版记账本app之常用控件的使用方法