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MAE, MSE, RMSE, R方 — 哪个指标更好? - 知乎
因为假设残差服从正态分布，意味着残差的均值将始终为0，所以可计算均方误差MSE、均方误差根RMSE、平均绝对误差MAE。 均方误差MSE（又称L2范数损失），即误差平方和的平均值，MSE是衡量模型预测误差的一种常用指标。 MSE值越接近于0，说明模型拟合越好。
Mse重涂
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请问MSE loss 大小多少才表示模型优化效果好呢？0.01大概 ...
不光是MSE loss, 任何loss只是优化的途径，并不是衡量模型好坏的唯一标准。 通常的做法是，建立一个baseline 模型，查看效果，这里的效果是你真正要优化的目标，比如precision, recall, auc, etc. 然后，再把你的模型拿出来，看看效果，跟baseline的进行对比，才知道这个模型真正的效果。 光看MSE loss 0.01没 ...
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为什么在做时间序列预测时，设计的模型的MAE比对比模型 ...
MSE 和 MAE 的计算方法完全不同，你可以去搜一下公式看一下。 直观理解的话，MSE是先平方，所以 放大 了 大 误差，比如，在平稳的序列点上，MAE误差为2，在波峰波谷上MAE误差为10，那么平方以后，MSE为4和100。
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在表示学习中，均方差MSE和余弦相似度Cosine Sim有什么 ...
两个向量的MSE越小，或者Cosine Sim越大，都能表示两个向量有较高的相似度。 当将 表示的相似性 作为深度学习模型优化的目标时（以常用的梯度下降算法为例），MSE能够直接用作目标函数，而余弦相似度往往需要变成 C o s i n e S i m。
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在目前超分辨率的论文中不使用MSE，而使用L1或者 ...
我在最近面试中被问到的一个问题，就是不使用MSE，而使用L1或者Perceptual loss的原因是什么？ 使用MSE会使得图像变得过于平滑，但是使用…