2、MSE(L2 loss) 3、loss正则化 4、Smooth L1 loss 5、Huber loss 6、Log-MSE 7、RMSE 8、SDR 9、SI-SDR 10、STOI 11、PMSQE 二、技巧性应用Loss 1、wSDR Loss 2、CI-SDR 3、Deep Feature Loss 4、SA-SDR 5、Multi-task learning loss 三、分类问题loss 1、Hinge Loss 2、NLL Loss 3、Cross ...
由于MSE对误差(e)进行平方操作(y - y_predicted = e),如果e> 1,误差的值会增加很多。如果我们的数据中有一个离群点,e的值将会很高,将会远远大于|e|。这将使得和以MAE为损失的模型相比,以MSE为损失的模型会赋予更高的权重给离群点。在上面的第二个例子中,以RMSE为损失的模型将被调整以最小化这个离群...
需要对预测误差进行均衡考虑的回归问题,特别是在数据分布相对均匀且没有特别要求的情况下,MSE是一个直观且有效的选择。然而,在存在异常值或对预测误差的分布有特殊要求时,可能需要考虑其他类型的损失函数。 均方根误差(RMSE:Root Mean Squared Error) 1. 计算方式: 2. 特点: 优点: 直观性:与MSE相比,RMSE保留了...
1.均方误差MSE(L2)2.均方根误差RMSE 3.平均绝对误差MAE(L1) 4.比较MSEMAE平均数 中位数 受异常点的影响较大 对异常点的鲁棒性较好损失的梯度随损失的增大而增大...实际应用中,按照不同情况选择不同的损失函数,然而L2以及L1都有不足的地方。于是我们引入huber损失函数。 5.Huber损失函数huber损失函数本质上是...
MSE越小代表模型越好,类似的算法还包括RMSE和MAD。 线性回归就是使用MSE作为损失函数。 方式1:Pytorch AI检测代码解析 criterion = nn.MSELoss() loss = criterion(y_pred, y) print(loss) 1. 2. 3. 最后结果是:1.5。 方式2:tensorflow tensorflow没有单独的MSE函数,不过可由开发者自己组合即可,如下所示: ...
Mean Squared Error (MSE) Mean Absolute Error (MAE) Root Mean Squared Error (RMSE) Categorical Cross Entropy Cost Function(在只有一个结果是正确的分类问题中使用分类交叉熵) Binary Cross Entropy Cost Function. Hinge Loss(hinge损失不仅会惩罚错误的预测,也会惩罚那些正确预测但是置信度低的样本) ...
Mean Squared Error (MSE) Mean Absolute Error (MAE) Root Mean Squared Error (RMSE) Categorical Cross Entropy Cost Function(在只有一个结果是正确的分类问题中使用分类交叉熵) Binary Cross Entropy Cost Function. Hinge Loss(hinge损失不仅会惩罚错误的预测,也会惩罚那些正确预测但是置信度低的样本) ...
RMSE的计算公式为: RMSE=√(MSE) MAE是预测值和实际观测值之间绝对差异的平均值,相比于MSE,MAE对离群值不敏感。MAE的计算公式为: MAE=Σ,yᵢ-ŷᵢ,/n 综上所述,MSE是一种常用的损失函数,用于度量预测值和实际观测值之间的平均差异。尽管MSE有其优点和缺点,但在许多情况下,它仍然是一个有效的度量方法...
1. 均方误差(Mean Squared Error,MSE):适用于回归问题,对于预测值与真实值之间的差异进行平方求和,越小越好。 2. 均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE):同样适用于回归问题,是MSE的平方根,可以更好地反映预测值与真实值之间的差异。 3. 交叉熵(Cross Entropy):适用于分类问题,对于预测值与真实值之间的差...
1.MSE(均值平方差) 数理统计中演化而来,均方误差是指参数估计值和参数真实值之差平方的期望值。在此处其主要是对每个预测值与真实值作差求平方的平均值,具体公式如下所示: MSE越小代表模型越好,类似的算法还包括RMSE和MAD。 2.交叉熵 交叉熵(crossentropy)刻画了两个概率分布之间的距离,更适合用在分类问题上,因...