問題タブ [mean-square-error]

テンソルフローの平均二乗誤差を使用してネットワークの損失を計算しようとしていますが、何らかの理由で、入力テンソルに数値が 1 つしかない場合は機能しません。代わりにこれを行う方法。

ここにいくつかのコードがあります：

エラー

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: 無効な縮小次元 (0 次元の入力の場合は -1) [Op:Mean]

科学的疑問:

私は、z 軸上で「直立」した円柱に向けられた円柱をすべて含む 3D ボリュームをたくさん持っています。シリンダーを含むボリュームは信じられないほどノイズが多く、非常にノイズが多く、その中のシリンダーを人間として見ることができません。これらのボリュームを 1000 個まとめて平均すると、円柱が見えます。各ボリュームには円柱のコピーが含まれていますが、円柱の向きが正しくない場合があるため、これを把握する方法が必要です。

私が思いついた解決策：

私は平均化されたボリュームを取り、それを z 軸と x 軸に投影しました (numpy 配列を投影するだけです)。次に、各 3D ボリュームを取り、Z 軸に沿ってすべてのボリュームを投影します。SNR はまだ悪いので円は見えませんが、2D スライスを平均すると、数百を平均すると円が見え始め、最初の 1000 を平均すると簡単にわかります。他の 3 つの配列に対して z を下に投影した 3D ボリュームの MSE を計算して各ボリュームをどのように計算したかのスコアを計算するには、最初に Z を下に投影した平均、次に y または x を下に投影した平均、最後にその中のノイズの正規分布。

現在、RawParticle が 3D データで、Ave が平均である次のものがあります。

次に、軸 1 を合計した Ave を使用してこれを繰り返し、Raw パーティクルを Noise 配列と再度比較します。

ただし、以下に示すように、両方とも円である必要がある投影を比較すると、これからの出力で最高の MSE が得られます。

MSE についての私の理解では、他の 2 つの母集団は MSE が高く、同意する母集団は MSE が低いはずです。私のデータは、この種の分析にはノイズが多すぎるのではないでしょうか? しかし、それが本当なら、私は自分がしていることをどのように行うべきか本当にわかりません.

誰かが私のコードを一瞥したり、MSE についての私の理解を啓発したりできれば、私は非常に感謝しています。

ご覧いただきありがとうございます。

の2 つのテンソルが.sizeありtorch.Size([2272, 161])ます。それらの間の平均二乗誤差を取得したい。ただし、161 チャネルのそれぞれに沿って、エラー テンソル.sizeがtorch.Size([161]). どうすればこれを達成できますか?

torch.nn.MSELoss寸法指定はできないようです。