TensorFlow函数:tf.losses.mean_squared_error
2018-08-27 11:50 更新
tf.losses.mean_squared_error函数
tf.losses.mean_squared_error(
labels,
predictions,
weights=1.0,
scope=None,
loss_collection=tf.GraphKeys.LOSSES,
reduction=Reduction.SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS
)
定义在:tensorflow/python/ops/losses/losses_impl.py.
在训练过程中增加了平方和loss.
在这个函数中,weights作为loss的系数.如果提供了标量,那么loss只是按给定值缩放.如果weights是一个大小为[batch_size]的张量,那么批次的每个样本的总损失由weights向量中的相应元素重新调整.如果weights的形状与predictions的形状相匹配,则predictions中每个可测量元素的loss由相应的weights值缩放.
参数:
- labels:真实的输出张量,与“predictions”相同.
- predictions:预测的输出.
- weights:可选的Tensor,其秩为0或与labels具有相同的秩,并且必须可广播到labels(即,所有维度必须为1与相应的losses具有相同的维度).
- scope:计算loss时执行的操作范围.
- loss_collection:将添加loss的集合.
- reduction:适用于loss的减少类型.
返回:
加权损失浮动Tensor.如果reduction是NONE,则它的形状与labels相同;否则,它是标量.
可能引发的异常:
- ValueError:如果predictions与labels的形状不匹配,或者形状weights是无效,亦或,如果labels或是predictions为None,则会引发此类异常.