论文复现 MSE 均方误差 MAR 平均绝对值误差

最新推荐文章于 2024-11-08 13:13:44 发布
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本文介绍了两种常用的回归损失函数：均方误差(MSE)，计算预测值与真实值间平方差；以及平均绝对误差(MAE)，计算预测值与真实值绝对差的和。MAE强调平均误差的模长而非方向。

1、均方误差（L2损失）

均方误差(MSE)是最常用的回归损失函数，计算方法是求预测值与真实值之间距离的平方和，公式如下：

2、平均绝对值误差（L1损失）

平均绝对误差（MAE）是另一种用于回归模型的损失函数。MAE是目标值和预测值之差的绝对值之和。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））。

图像处理之图像质量评价指标MAE(平均绝对误差)
qq_44111805的博客
11-07 1万+
1、注意每次运行主函数main.m文件，输出的MAE值都会有细微差别，可以对比上下两张图。2、仅以高斯噪声的参数为讨论，我们将主函数main.m文件椒盐噪声的方差改为0.001，可以与上方得到方差为0.1的MSE结果进行对比，可以看出得到的MAE要小很多，表示图像质量更好。3、本质上，方法三是方法一和方法二的结合体。
深度学习：MAE 和 RMSE 详解
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南淮北安的博客
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平均绝对误差MAE（mean absolute error） 和均方根误差 RMSE（root mean squared error)是衡量变量精度的两个最常用的指标，同时也是机器学习中评价模型的两把重要标尺。 那两者之间的差异在哪里？它对我们的生活有什么启示？ 文章目录一、定义二、比较三、应用 一、定义 平均绝对误差MAE（mean absolute error）是绝对误差的平均值，它其实是更一...
加权最小均方误差算法（WMMSE）论文复现，附Matlab代码
伽蓝雨的博客
11-25 9063
本文主要复现加权最小均方误差算法WMMSE，并给出完整的Matlab源码。
【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）
IT古董
11-08 1万+
平均绝对误差 (Mean Absolute Error, MAE) 是一种衡量预测值与实际值之间平均差异的统计指标。它在机器学习、统计学等领域中广泛应用，用于评估模型的预测精度。与均方误差 (MSE) 或均方误差根 (RMSE) 不同，MAE 使用误差的绝对值，因此它在处理异常值时更加稳定。
均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、标准差
lfy9477的博客
03-14 4105
RMSE Root Mean Square Error,均方根误差 是观测值与真值偏差的平方和与观测次数m比值的平方根。 是用来衡量观测值同真值之间的偏差 MAE Mean Absolute Error ，平均绝对误差 是绝对误差的平均值 能更好地反映预测值误差的实际情况. 标准差 Standard Deviation ，标准差 是方差的算数平方根 是用来衡量一组数自身的离散程度 R...
均方误差（MSE）根均方误差（RMSE）平均绝对误差（MAE）
荷叶田田
01-22 4741
【回归Loss】解决回归不平衡的Balanced MSE loss简介
All_In_gzx_cc的博客
11-23 5314
为了填补不平衡回归方法的空白，我们提出了Balanced MSE损失函数，从统计的视角解决标签的不平衡。我们针对不平衡回归的问题设定，从统计的视角下重新思考了常用的MSE损失函数，发现MSE会受到不平衡标签分布的影响而做出不准确的预测。为解决这个问题，我们提出了Balanced MSE损失函数，并给出了灵活的实现形式，包括不需要预先计算标签分布的实现。Balanced MSE在一维与多维的不平衡回归问题上都超过了最好的现有方法。
mse.zip_MSE 均方误差_MSE均方误差_mse_数据分类_误差数据
09-22
**MSE（Mean Squared Error）均方误差**是评估模型预测效果的一种常用度量标准，特别是在数据分析和机器学习领域。它是由预测值与实际值之差的平方的平均值来计算的，公式如下： \[ MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{...
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matlab.zip_MSE 均方误差_均方误差代码_最小熵_最小熵控制_最小熵算法
09-24
在IT领域，尤其是在控制系统设计和信号处理中，均方误差（Mean Squared Error，MSE）和最小熵（Minimum Entropy）是两个重要的概念。本文将深入探讨这两个概念及其相关算法，结合提供的压缩包文件"matlab.zip"，我们...
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MSE_MSE的大小_求两幅图像之间的均方误差MSE_图像mse误差_源码
10-04
在图像处理领域，均方误差（Mean Squared Error，MSE）是一种衡量两幅图像相似度的常用指标。它通过计算两幅图像对应像素点差异的平方和的平均值来评估它们之间的差异程度。MSE的大小直接反映了图像之间在像素级别的...
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image-mse-js:图像均方误差（MSE）
05-22
图像均方误差（MSE）。 在TypeScript / JavaScript中。 对于浏览器/服务器。 特征 光度计算 Alpha通道倍增器 四种通道变体：灰色= 1，灰色Alpha = 2，RGB = 3，RGBAlpha = 4 也计算峰值信噪比（PSNR） 文献资料
gen-gw68.zip_OFDM MSE_均方误差 ofdm_计算均方误差
07-14
搭建OFDM通信系统的框架，独立成分分析算法降低原始数据噪声，最小均方误差等算法的MSE的计算。
回归评估指标(MSE,RMSE,MAR,R-Squared)
lyp_1020k的博客
12-08 4279
均方误差(Mean Squared Error,MSE) 均方误差是反应估计量与被估计量之间差异的一种程度，换句话说，参数估计值与参数真值之差的平方期望值。MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明册页模型描述实验数据具有更好的精确度。 ...
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ZhengrongYue的博客
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Traumereiisun的博客
03-22 1737
逻辑： 基本概念（SSE+SSR=SST） 统计常用概念（MSE \ RMSE \ R-square） 参考文献： SSR、SSE、SST、判定系数（可决系数、拟合优度）的计算公式 SSE,SSR,SSE 的关系 基本概念 SSE 残差平方和SSE=∑i=1n(yi−yi^)2SSE=\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y_i})^2SSE=i=1∑n​(yi​−yi​^​)2 S...
第六章 平均绝对误差（MAE）与均方根误差（RMSE）
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本章主要介绍了平均绝对误差、均方根误差及其代码实现。
论文翻译：2018_Source localization using deep neural networks in a shallow water environment
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论文翻译：2018_Source localization using deep neural networks in a shallow water environment 阅读目录 摘要： I 引言 II 信号模型 III MFP定位 IV 基于功能的定位 V 基于波形的定位 VI 评估 VII 结论 致谢 参考文献 论文地址：Source localization using deep neural networks in a shallow water environme.
浅谈一下误差
biubiubiu011的博客
11-22 5949
论文中所用的误差分类整理
MAE平均绝对误差和MSE均方误差
shuijinghua的博客
12-26 1万+
MAE：Mean absolute error是绝对误差的平均值，能更好的反映预测值误差的实际情况 其中，f_i表示预测值，g_i表示真实值 缺点：若本身真实值就比较大，比如真实值1万，预测值9000，但mae=1000就会造成MAE是比较大的， 如真实值10，预测值9，但mae=1，所以不能单独从MAE的值来说明网络预测能力的好坏。 from sklearn.metrics imp...
MSE的论文
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03-27
### Mean Squared Error (MSE) 的学术研究背景 Mean Squared Error (MSE) 是一种广泛使用的损失函数，在回归问题中尤为常见。它通过计算预测值与真实值之间差值平方的平均来衡量模型性能[^1]。由于其简单性和有效性，MSE 被应用于多个领域，包括机器学习、统计学以及计算机视觉。 然而，在某些特定场景下，MSE 可能并非最佳选择。例如，在目标检测任务中，当坐标被标准化处理后，使用 MSE 进行边界框回归可能导致收敛速度变慢或者训练效果不佳[^2]。这表明对于不同类型的回归问题，可能需要探索更适合的目标函数替代方案。 以下是关于如何查找与 MSE 相关论文的一些建议： #### 如何高效检索 MSE 论文 为了找到更多有关 MSE 的高质量学术文章，可以尝试以下方法： 1. **关键词组合**: 使用搜索引擎时输入具体术语如 “mean squared error regression analysis” 或者更细化的方向比如 “bounding box regression mean squared error alternatives”。 2. **数据库资源利用**: 借助 Google Scholar, IEEE Xplore 和 SpringerLink 等平台进行深入挖掘。 3. **经典文献回顾**: 查阅已知的经典书籍章节或综述型文章中的参考列表部分获取灵感。线性代数教材通常会涉及误差度量的基础理论。 下面给出一段 Python 示例代码展示如何实现基本形式下的均方误差计算过程: ```python import numpy as np def calculate_mse(y_true, y_pred): """ Calculate the Mean Squared Error between true values and predicted ones. Parameters: y_true (numpy array): Array containing actual target variables. y_pred (numpy array): Array containing estimated/predicted targets by your model. Returns: float: Computed value of MSE. """ mse = np.mean((y_true - y_pred)**2) return mse # Example usage if __name__ == "__main__": ground_truths = np.array([3.0, -0.5, 2.0]) predictions = np.array([2.5, 0.0, 2.0]) result = calculate_mse(ground_truths, predictions) print(f"The calculated Mean Squared Error is {result}") ```
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