损失函数(代价函数)：均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE、交叉熵损失函数

其他 2020-02-23 08:50:44 阅读次数: 0

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人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）

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损失函数(代价函数)：均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE、交叉熵损失函数

均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)

难点--均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)

MSE（均方误差）、RMSE （均方根误差）、MAE （平均绝对误差）

均方误差（MSE）根均方误差（RMSE）平均绝对误差（MAE）

RMSE（均方根误差）、MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）、SD（标准差）

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

【深度学习】损失函数（平均绝对误差，均方误差，平滑损失，交叉熵，带权值的交叉熵，骰子损失，FocalLoss）

损失函数-均方误差&交叉熵

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【转载】均方根误差（RMSE），平均绝对误差(MAE)，标准差(Standard Deviation)的对比

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