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我写了一个mlp，并想开始调整它，以适应最好的结果。但我遇到过几种不同的MSE。# Compile modelpipeline.fit(X, Y)
result_tes
浏览 69提问于2021-04-18得票数 0
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我有一个在角星上建立的回归模型。损失是mse。培训期间的产出如下：为什么mse作为一个损失与mse作为一
浏览 12提问于2022-10-10得票数 0
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我正在尝试在MATLAB中计算一些音频文件的均方误差。我的代码如下所示。.^2)/(R*C);问题是，当计算MSE时，我得到一个1x2矩阵，而我需要一个单值。
我做错了什么？
浏览 0提问于2017-04-29得票数 0
如何用MATLAB中的RGB和灰度图像计算MSE？我在这里写了一些代码：Gray = rgb2gray(I);M = n(1);MSE = sum(sum(I-Gray).^2))/(M*N);但是，当我运行这段代码时，我会得到以下错误：
使用错误-矩阵尺寸必须一致。
浏览 4提问于2015-05-12得票数 0
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我尝试手动和使用MLmetrics包中的mse函数来计算测试集的MSE值，但得到了不同的结果。下面是一个可重复使用的示例： ActualValuesExample <- c(1,1,3,3,2,5,1)BiasPredictionExample-ActualValuesExample)
Variance <- mean
浏览 17提问于2019-06-02得票数 0
我有两个数组。我错了什么？事实上，用户可以尝试不同的时间来访问真实的数据(就像一个游戏)。
现在，我想返回给用户一个反馈，告诉用户，他是多么错误的猜测数据<
浏览 0提问于2019-05-08得票数 5
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有几篇文章说，MAE对异常值是健壮的，但是MSE不是，如果错误太大，MSE会阻碍模型的建立。我的问题是，MSE和MAE都是误差矩阵，我们的优先级是将错误最小化--无论我们使用MSE还是MAE.Where --当使用错误矩阵时，异常值是否起作用？在选择参数的最优值时，误差矩阵在线性回归中有什么不同(关于离群值，因为根据我的知识，误
浏览 0提问于2022-07-17得票数 0
我有一个字典，它的结构如下： MSE = {}MSE[2] = {}MSE[1][2] = 3MSE[2][1] = 4MSE[2][2] = 7
MSE
浏览 30提问于2020-12-24得票数 0
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Iam利用keras中的评价函数来评价我的模型的性能。我使用MSE作为度量/目标函数训练了一个回归模型。当我现在加载我的验证数据并计算MSE时，这个值是恒定的，但是当我在前面对我的验证集进行洗牌时，MSE的分数变化很大。
有谁知道为什么调整验证集会导致不同的模型分数
浏览 2提问于2020-01-28得票数 0
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峰信噪比
、
我需要找出两个图像的峰值信噪比(PSNR)。我用两种不同的方式编写了代码。答案是不同的。% Read the imageI2 = imread('Image2.bmp');P = 255;MSE =,j)-I2(i,j))^2; end
S
浏览 1提问于2011-10-26得票数 0
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我正在用keras训练一个回归问题的模型。当我调查训练期间的损失和指标时，有时mean absolute error (mae)在一个时代结束时会减少，而mean square error (mse)则会增加。我将mae设为损失，mse设为度量。
可以吗？或者设置有什么问题吗？谢谢
浏览 0提问于2018-03-13得票数 1
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正如Keras手册-Deep中所描述的，对于多输出模型，我们需要为不同的网络负责人指定不同的损失函数。但是，由于梯度下降要求最小化标量，所以必须将这些损失合并为单个值，以便训练模型。非常不平衡的损失贡献将导致模型表示优先为最大的个人损失的任务优化，而牺牲其他任务。为了弥补这一点，您可以在损失值对最终损失的贡献中，对损失值指定不同的重要级别。如果损
浏览 2提问于2018-05-28得票数 3
我一直试图理解下面的代码(用Tensorflow编写)，但无法理解，因为我对Tensorflow不太精通。我在找人帮忙。log_sigma, x):我有以下问题(变量定义的唯一不同是标志trainable)
tf.losses.mean_squared_error ( model
浏览 0提问于2021-02-22得票数 0
在我的计划中，模型在第三个时期之后的权重将被保存到checkpoint_filepath。因为它有最小的val_loss (val_mse不是最小的，因为自定义损失涉及其他术语)。这里的损失不是自定义损失，但度量仍然是mse。因此，我假设评估函数中的均方误差应该与拟合函数中的结果相同(与第三个时期的val_mse相同)。但是<e
浏览 1提问于2021-02-18得票数 0
我有一个TensorFlow回归模型。我不认为模型层的细节与这个问题有关，所以我跳过了。如果你觉得有用的话，我可以补充一下。manual evaluate我有一个轻微的正则化，所以损失比预期的mse稍大一点。据我所知，模型使用的是上一个时代之后
浏览 2提问于2021-04-05得票数 0
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当使用损失时，像下面这样的MeanSquaredError将作为外露出现y_pred = tf.constant(()
print("mse w weights", mse(y_true, y_pred,0.5] = [6, 26]
# reduced_weig
浏览 9提问于2022-05-18得票数 2
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今天我在帮一个朋友做分段回归。我们试图用断点拟合分段回归，看看它是否比标准线性模型更适合数据。然而，当您从模型中预测时，它给出了看起来像是两个断点的内容。在使用plot.segmented()绘制模型时，不会出现此问题。谁知道发生了什么事，我如何才能得到正确的预测(和标准错误等)？或者我在代码中做错了什么？
浏览 3提问于2018-07-27得票数 1
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我正在训练一些预测模型，然后，为了检查性能，我看到了几个指标。对我来说，当他们没有关系的时候，我会感到惊讶，例如：但也包括：当这种情况发生时，这意味着什么？为什么
浏览 0提问于2022-01-18得票数 0
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在线性回归中，为什么我们通常使用RMSE而不是MSE？我所知道的基本原理是，通过梯度下降来最小化RMSE中的错误而不是MSE中的错误是容易的，但是我需要知道确切的原因。
浏览 0提问于2020-01-19得票数 3
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