MSELoss 사용하기
회귀 문제에서는 교차 엔트로피 대신 Mean Squared Error(MSE)를 손실 함수로 자주 사용해요. MSE는 예측값(y_pred)과 실제값(y)의 제곱 차이를 계산합니다. 이제 NumPy와 PyTorch를 사용해 MSE 손실을 각각 계산해 볼게요.
torch, numpy(별칭 np), torch.nn(별칭 nn) 패키지는 이미 임포트되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
PyTorch로 배우는 딥러닝 입문
연습 안내
- NumPy로 MSE 손실을 계산하세요.
- PyTorch로 MSE 손실 함수를 생성하세요.
y_pred와y를 텐서로 변환한 뒤, MSE 손실을mse_pytorch로 계산하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
y_pred = np.array([3, 5.0, 2.5, 7.0])
y = np.array([3.0, 4.5, 2.0, 8.0])
# Calculate MSE using NumPy
mse_numpy = ____
# Create the MSELoss function in PyTorch
criterion = ____
# Calculate MSE using PyTorch
mse_pytorch = ____(torch.tensor(____), ____)
print("MSE (NumPy):", mse_numpy)
print("MSE (PyTorch):", mse_pytorch)