损失函数的数学含义是什么？

Question

我是tensorflow的新手，我想了解以下示例的每个步骤：

c = tf.square(a - b)                                                           
MSE = tf.reduce_mean(c)  

d = tf.reduce_sum(tf.square(a-b),reduction_indices=[1])
e = tf.reduce_mean(d)

e变量的值代表什么？我想知道数学表达式。

Answer 1

这是卑鄙的；也就是说，给定值的总和除以值的数量。

tensorflow.math.reduce_mean在功能上等同于numpy.mean；取给定张量的平均值。

Answer 2

d = tf.reduce_sum(tf.square(a-b),reduction_indices=[1])
e = tf.reduce_mean(d)

a是真实的y。 b被预测为y。

mse = avg（sum（（（a-b）的平方为+））

因此，当前模型如何预测y封闭的实际y可能是损失函数。