tf.keras中度量和损失MSE之间的差异[重复]
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【中文标题】tf.keras中度量和损失MSE之间的差异[重复]【英文标题】:Difference between metric and loss MSE in tf.keras [duplicate] 【发布时间】:2021-11-19 05:54:03 【问题描述】:tf.keras.metrics.mean_squared_error和tf.keras.losses.MeanSquaredError中的均方误差函数有什么区别?
【问题讨论】:
参考this问题。均方误差既可以用作损失函数,也可以用作度量。 【参考方案1】:前者用作指标,不用于更新权重的反向传播计算。当你使用其他函数作为损失函数时使用它,但同时你也想知道 MSE 值。
【讨论】:
以上是关于tf.keras中度量和损失MSE之间的差异[重复]的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
tf.keras model.fit():在相同数据上火车损失和val损失之间的巨大差异