tf.keras.losses.MeanSquaredLogarithmicError 损失函数的用法

均方对数误差

error=1n∑i=1n(log(pi+1)−log(ai+1))2error = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(log(p_{i}+1)-log(a_{i}+1))^{2}error=n1∑i=1n(log(pi+1)−log(ai+1))2

log 减小了损失值

import tensorflow as tf

y_true = [[0., 1.], [0., 0.]]
y_pred = [[1., 1.], [1., 0.]]
# Using 'auto'/'sum_over_batch_size' reduction type.
msle = tf.keras.losses.MeanSquaredLogarithmicError()
msle(y_true, y_pred).numpy()

0.24022643

不使用 log 时

y_true = [[0., 1.], [0., 0.]]
y_pred = [[1., 1.], [1., 0.]]
# Using 'auto'/'sum_over_batch_size' reduction type.
msle = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
msle(y_true, y_pred).numpy()

0.5

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