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    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
  • 如何理解 MSELoss ？ - 知乎
    LHS是MSE，RHS可以看成MSE的decomposition。 其中，第一项与 f,X,Y 有关，说明是一个模型相关的error；第二项与 f 无关，说明是数据集本身带来的error。 第二项很好interpret，就是在capture数据集内相同 X 情况下不同 Y 带来的error，是数据集内禀的error。
  • 微软的 MSE 杀毒软件怎么样？ - 知乎
    总精度评级最高分为400分，最低为-1000分：微软MSE的得分只有微不足道的30分。 接下来的是防护等级，仅通过产品如何处理恶意软件来排名。 当中和或防御了恶意软件时会得到加分；若恶意软件成功地在系统中运行，则会扣去一分。
  • 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
  • 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 -Cosine Sim。
  • 在回归问题中，为何对MSE损失的最小化等效于最大似然估计？
    根据中心极限定理，误差服从正态分布，此时使得样本似然函数最大等价于使得MSE最小。 历史上是这样的， 算数平均是优良的——>误差必须服从正态分布 （最小二乘能推出算数平均，假设算术平均是极大似然的解，由极大似然推出正态密度函数）
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    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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    自然分类问题推荐使用“交叉熵”而不是MSE。不过你要是非使用MSE也是可以的，那你的模型解就是基于MSE的最优解，如果最终在验证集上MSE更好，那你就可以使用MSE。我个人的感觉就是，没有哪种损失函数一定最优，都是基于很多因素考虑后的一种
  • Home - MoneySavingExpert Forum
    Always remember anyone can post on the MSE forums, so it can be very different from our opinion MoneySavingExpert com is part of the MONY Group (formerly called the MoneySupermarket Group), but is entirely editorially independent
  • 如何找到使得mse最小的估计？ - 知乎
    图中的定理是说，用Y的函数去估计X的时候，使得MSE最小的估计是E(X|Y)。定理是好证明的，如图所示。 但是，忽然想到一个问题，如果我不知道最优估计… 显示全部





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