torch.nn.MSELoss: Calculul Erorii Medii Pătratice pentru Regresie în PyTorch & Deep Learning Practic

Modulul torch.nn.MSELoss măsoară eroarea medie pătratică (Mean Squared Error) între fiecare element din predicția $x$ și ținta $y$: $L = \frac{1}{N} \sum (x_i – y_i)^2$.

Exemplu în regresie

import torch
import torch.nn as nn

mse = nn.MSELoss()
predictii = torch.tensor([2.5, 0.0, 1.8], requires_grad=True)
valori_reale = torch.tensor([3.0, -0.5, 2.0])

eroare = mse(predictii, valori_reale)
eroare.backward()
print("Gradiente pe predicții:", predictii.grad)

Folosită pe scară largă la regresii liniare, reconstrucții de imagini în autoencodere și estimarea zgomotului în difuzie.