MSE和MAE的比较

最新推荐文章于 2025-04-07 21:56:23 发布

PKU_Jade

最新推荐文章于 2025-04-07 21:56:23 发布

阅读量1.4w

点赞数 3

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PKU_Jade/article/details/80745404

版权

两种损失函数的性质

异常值

MSE对异常值敏感，因为它的惩罚是平方的，所以异常值的loss会非常大。
MAE对异常之不敏感，

不妨设拟合函数为常数，那么MSE就相当于所有数据的均值（列出loss对c求导即可），而MAE相当于所有数据的中位数，所以会对异常值不敏感。

优化效率

MAE不可导而且所有的导数的绝对值都相同，优化时无法确定更新速度，
MSE可导，有closed-form解，只需要令偏导数为0即可。

如何选择

如果想要检测异常值则使用MSE，如果想学习一个预测模型则建议使用MAE，或者先进行异常值处理再使用MSE

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

PKU_Jade

关注关注

3
点赞
踩
6

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

【机器学习】MSE和MAE损失函数有什么区别？回归问题的常用损失函数

q742971636的博客

06-17

2301

误差处理方式MSE 使用平方处理误差，对大误差更加敏感。MAE 使用绝对值处理误差，对所有误差均一对待。异常值影响MSE 受到异常值的显著影响。MAE 对异常值的影响较小，更加鲁棒。优化和求导MSE 的平方性质使其导数在很多优化算法中计算更为简便。MAE 的绝对值使其在某些优化过程中可能不如 MSE 简单，但在一些鲁棒优化问题中更加有效。

MSE与MAE

shaomjc的博客

09-17

1万+

MSE与MAE的区别与选择

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

【深度学习】回归任务评价方法（MSE、MAE、RMSE）

JNing

09-14

5416

回归loss MSE 1n∑ni=1

MSE（L2损失）与MAE（L1损失）的分析

zzzz_123123的博客

02-09

5972

简单来说，MSE计算简便，但MAE对异常点有更好的鲁棒性。训练一个机器学习模型时，目标就是找到损失函数达到极小值的点。当预测值等于真实值时，这两种函数都能达到最小。分析：MSE对误差取了平方（令e=真实值-预测值），因此若e>1，则MSE会进一步增大误差。如果数据中存在异常点，那么e值就会很大，而e²则会远大于|e|。因此，相对于使用MAE计算损失，使用MSE的模型会赋予异常点更大的权...

人工智能通识速览（Part4. 评估指标）

最新发布

siper12138的博客

04-07

900

PR 曲线以精确率（Precision）为纵坐标，召回率（Recall）为横坐标。在不同的分类阈值下，模型会产生不同的精确率和召回率，将这些点连接起来就形成了 PR 曲线。精确率是指预测为正例的样本中真正正例的比例，召回率是指真实正例中被预测为正例的比例。PR 曲线展示了模型在精确率和召回率之间的权衡关系，曲线上的每个点代表了模型在某个特定阈值下的性能表现。

MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）和 MSE（Mean Squared Error，均方误差）

keyboard专栏

11-11

6654

MAE（，平均绝对误差）和 MSE（，均方误差）是常用的回归任务中用于评估模型性能的两种误差度量指标。

MSE 和 MAE

weixin_50267049的博客

11-23

4416

两种损失函数的性质异常值 MSE对异常值敏感，因为它的惩罚是平方的，所以异常值的loss会非常大。 MAE对异常之不敏感，不妨设拟合函数为常数，那么MSE就相当于所有数据的均值（列出loss对c求导即可），而MAE相当于所有数据的中位数，所以会对异常值不敏感。优化效率 MAE不可导而且所有的导数的绝对值都相同，优化时无法确定更新速度， MSE可导，有closed-form解，只需要令偏导数为0即可。如何选择如果想要检测异常值则使用MSE，如果想学习一个预测模型则建议使用MAE，或者先进行异常值

MAE 和 MSE

qq_40341531的博客

04-16

292

MSE与MAE对机器学习性能优化的作用比较.pdf

09-24

本文通过比较MSE和MAE对机器学习性能优化的作用，探讨如何合理选择损失函数，提高机器学习效率，降低误差和降低错误率。一、损失函数的概念和作用损失函数是机器学习中的最小化目标函数，Its作用是以预测结果为...

使用指标评估去噪算法的性能：MSE、MAE、SNR、PSNR 和互相关：此代码计算指标 MSE、MAE、SNR、PSNR 和互相关系数。-matlab开发

06-01

Matlab提供的这些工具使得这个过程变得更加便捷，使得研究人员和工程师能够准确评估和比较不同的去噪策略，从而优化他们的算法设计。在进行信号处理时，结合实际应用场景选择合适的评估指标，将有助于提升整体的数据...

指标评估去噪算法：MSE、MAE、SNR、PSNR 和互相关附matlab代码

10-26

在MATLAB环境中，我们可以编写代码来计算这些指标，以便于分析和比较。 1. 均方误差（MSE）： MSE是衡量预测值与真实值之间差异的平方平均值。公式为：\( MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2 \)...

预测问题评价指标：MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE

12-21

MAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE 以上是对于预测问题的评价指标。 1.平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）误差越大，该值越大。 2.均方误差（Mean Squared Error, MSE）误差越大，该值越大。 SSE(和方差)与MSE之间差一个系数n，即SSE = n * MSE，二者效果相同。 3.均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）是MSE的算数平均根误差越大，该值越大。 4.平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE）注意：当真实值有数据等

MSE与MAE的区别与如何选择

ningyanggege的博客

12-24

3万+

mark下，讲得非常好 http://rishy.github.io/ml/2015/07/28/l1-vs-l2-loss/ 参考：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1603857666277651546&wfr=spider&for=pc

对连续值/离散值进行预处理的两种方式（标准化/one-hot化）、反标准化/逆标准化、字符串预处理

あずにゃん梓喵的博客

08-20

3590

tensorflow 2.0 画出model网络模型的拓扑图 tensorflow 2.0 的回调函数callbacks（TensorBoard、ModelCheckpoint） TensorBoard视觉化网络每层权重分布、视觉化网络层结构 MSE(均方误差)、MAE(平均绝对误差) from_logits CE(Cross-Entropy)、BCE(Binary Cross-Ent...

损失函数MSE和MAE的区别以及如何选择

诚朴求食

06-21

9584

损失函数MSE和MAE的区别，如何进行选择

均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）解释

热门推荐

weixin_43155435的博客

06-13

5万+

均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）解释

MAE和MSE

qq_20466297的博客

06-05

1354

MAE存在一个严重的问题（特别是对于神经网络）：更新的梯度始终相同，也就是说，即使对于很小的损失值，梯度也很大。而MSE在这种情况下的表现就很好，即便使用固定的学习率也可以有效收敛。总的来说，处理异常点时，MAE损失函数更稳定，但它的导数不连续，因此求解效率较低。，也可以看做L1损失，是一种用于回归模型的常用损失函数。其只衡量了预测值误差的平均模长，而不考虑方向，取值范围也是从0到正无穷（如果考虑方向，则是残差/误差的总和——平均偏差（MBE））。它表示的是预测值与实际观测值之间差的平方的平均值的平方根。

深度学习中的MSE与MAE

qq_63075864的博客

12-22

849

均方误差（MSE）：是预测值与真实值之差的平方和的平均值，其数学表达式为，其中为样本数量，为第个样本的真实值，为第个样本的预测值。平均绝对误差（MAE）：是预测值与真实值之差的绝对值的平均值，其数学表达式为。

什么是MAE和MSE？

seasonsyy的博客

03-09

2341

平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）和平均方差误差（Mean Squared Error，MSE）是常用的评价回归模型性能的指标。它们用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。

mse和mae图像

03-24

### MSE 和 MAE 在图像质量评估中的区别及应用场景 #### 一、定义与计算方式均方误差 (Mean Squared Error, MSE) 是一种常用的度量方法，用于衡量两个相同尺寸图像之间的差异。其核心思想是对每一对像素值求差平方并取平均值[^1]。具体公式如下： ```python def mse(image1, image2): import numpy as np err = np.mean((image1.astype("float") - image2.astype("float")) ** 2) return err ``` 相比之下，平均绝对误差 (Mean Absolute Error, MAE) 则通过对两幅图像的逐像素差值取绝对值后再求平均值得到。这种方法更关注于实际数值上的偏差大小而非偏差的程度放大。 ```python def mae(image1, image2): import numpy as np err = np.mean(np.abs(image1.astype("float") - image2.astype("float"))) return err ``` #### 二、特性比较 MSE 对较大的误差更加敏感，因为它是基于平方运算的，这意味着任何显著的大误差都会被进一步放大，在最终的结果中占据更大的权重[^2]。而 MAE 更加稳健，因为它不会像 MSE 那样对异常值做出过度反应，这使得它在某些情况下更适合用来描述整体趋势或者当数据集中存在较多离群点时的表现更为稳定[^3]。 #### 三、应用场景 - **MSE 应用场景**: 当希望强调预测模型对于极端错误情况下的表现改进时，通常会选择使用 MSE 。例如，在高精度需求的任务如医学影像诊断中，即使少量严重失真也可能导致不可接受的结果，此时采用 MSE 可以更好地反映这些重要区域内的性能下降程度。 - **MAE 应用场景**: 如果目标是在总体上获得较为平滑且不受个别极大值影响的质量评价，则应考虑运用 MAE 方法来进行分析。比如视频压缩过程中帧间变化较小的情况下，利用 MAE 能够提供关于画面流畅性的直观反馈而不至于因偶尔出现的一次剧烈变动而导致整个序列评分过低。综上所述，选择哪种指标取决于具体的业务背景以及期望达到的效果偏好。