mse_loss¶

paddle.fluid.layers. 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)

         