Описание тега mean-square-error
В статистике среднеквадратичная ошибка (MSE) оценщика является одним из многих способов количественно определить разницу между значениями, предполагаемыми оценщиком, и истинными значениями оцениваемой величины.
0
ответов
Глубокая нейронная сеть конечных выходных нейронов останавливается в средней точке и не движется к желаемой цели
Надеюсь, у вас все будет хорошо. У меня два вопроса. 1) в моей глубокой сети желаемый выходной результат - [1,0] для class1 и [0,1] для class2. Однако после тысяч эпох (2000, 3000) он достигает оптимального значения MSE 0,234 и почти остается там по…
07 ноя '13 в 18:00
1
ответ
Python Numpy: операнды не могут передаваться вместе с фигурами
Я получаю эту ошибку "операнды не могут быть переданы вместе с фигурами" для этого кода import numpy as np from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.linear_model import LinearRegression beantown = load_boston() x=beantown.data y=beantown…
13 янв '15 в 20:34
1
ответ
Как правильно смоделировать смещение и дисперсию сглаживающего сплайна?
Моя цель - построить разностное разложение кубического сглаживающего сплайна для разных степеней свободы. Сначала я моделирую набор тестов (матрица) и набор поездов (матрица). Затем я повторяю более 100 симуляций и меняю в каждой итерации степени св…
17 дек '18 в 10:28
0
ответов
Вычисление среднеквадратичной ошибки двух изображений в PHP
Я придумаю следующий код для вычисления среднеквадратической ошибки двух изображений с использованием PHP. <?php $image1 = "../../Uploads/spiderman_in_iran-wallpaper-1920x1080.jpg"; $image2 = "../../Downloads/spiderman_in_iran-wallpaper-1920x1080…
05 янв '19 в 03:52
1
ответ
Почему автор этой статьи разделил формулу среднеквадратичной ошибки на 2 вместо MxN?
Ссылка на статью, интуиция, которую он сделал в своей статье, очень убедительно понимают связь между среднеквадратичной ошибкой и гауссовским распределением. но он изменил формулу MSE, чтобы разделить на 2 вместо количества пикселей (MxN). что я не…
23 апр '18 в 11:56
1
ответ
Почему среднеквадратичная ошибка на самом деле "возводится в квадрат", когда только функция "abs" или модуль выполняет работу?
Функция стоимости может быть также сделана положительной благодаря множеству других методов, самым простым abs(x) или функция модуля, или просто x^4, что вычислительно дорого. Почему только квадрат?
17 янв '18 в 15:44
1
ответ
Среднеквадратичная ошибка в scikit выучить RidgeCV
Мой вопрос: в sklearn, как cv_values_ дано RidgeCV рассчитывается? почему это отличается с выходом из metrics.mean_squared_error? Например, X = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] X = np.array(X).reshape(-1,1) y = np.array([1,3.5,4,4.9,6.1,7.2,8.1,8.9,10,11.1]) …
04 июл '17 в 16:50
0
ответов
Ожидаемые средние квадраты в фиксированном эффекте при планировании экспериментов
В DoE, кроме случаев со случайными эффектами, я не понимаю, почему мы должны вычислять ожидаемые средние квадраты (EMS) для фиксированных эффектов. Какова функция EMS в целом?
30 апр '18 в 13:36
1
ответ
При использовании RMSE потерь в TensorFlow я получаю очень маленькие значения потерь smalerl чем 1
Здравствуйте, у меня есть сеть, которая производит logits / output, как это: logits = tf.placeholder(tf.float32, [None, 128, 64, 64]) // outputs y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 128, 64, 64]) // ground_truth, targets -> Значения истинной земли …
23 июн '17 в 08:57
7
ответов
Средняя квадратичная ошибка в Numpy?
Есть ли в numpy метод для вычисления среднеквадратичной ошибки между двумя матрицами? Я пытался искать, но не нашел ни одного. Это под другим именем? Если нет, как вы преодолеете это? Вы пишете это сами или используете другую библиотеку?
27 май '13 в 13:59
0
ответов
Как построить график в Python, используя несколько сгенерированных значений?
Значения множественных среднеквадратичных ошибок хранятся в MSE1, MSE2 и MSE3, так как они были сгенерированы алгоритмом. Я рассчитал MSE1 с 7 функциями, MSE2 с 6 функциями и MSE3 с 2 функциями. И я должен построить график между MSE и соответствующи…
30 ноя '18 в 22:33
1
ответ
Netlab - Как рассчитываются ошибки?
Я пытаюсь оптимизировать и проверить нейронную сеть, используя Netlab на Matlab Я хотел бы найти значение ошибки для каждой итерации, чтобы увидеть сходимость на графике. Это можно сделать, сохранив ошибки, представленные в командном окне, установив…
19 ноя '16 в 20:36
3
ответа
Почему метод перекрестной энтропии предпочтительнее среднего квадратичного отклонения? В каких случаях это не работает?
Хотя оба вышеупомянутых метода обеспечивают лучшую оценку для лучшей точности прогноза, все же предпочтительной является перекрестная энтропия. Это в каждом случае или есть какие-то особые сценарии, когда мы предпочитаем кросс-энтропию по сравнению …
09 апр '16 в 09:50
0
ответов
Как применить mean_squared_error к трехмерному массиву
Я строю штрафную модель регрессии с 2 параметрами $\lambda$ и $\alpha$. Я пытаюсь найти оптимальные значения для этих параметров, поэтому я рассматриваю сетку различных значений. Допустим, я считаю n_lambda разные значения $\lambda$ и n_alpha разные…
25 апр '18 в 18:32
1
ответ
Функция потерь Keras не уменьшается при среднеквадратичной ошибке
Я реализовал нейронную сеть с Keras, чтобы предсказать рейтинг предмета. Я рассматриваю каждый рейтинг как класс, так что это мой код (вывод Y категориален): inputLayerU = Input(shape=(features,)) inputLayerM = Input(shape=(features,)) dense1 = Dens…
24 дек '18 в 12:35
3
ответа
Функция стоимости MSE для обучения нейронной сети
В онлайн-учебнике по нейронным сетям и глубокому обучению автор иллюстрирует основы нейронной сети с точки зрения минимизации функции квадратичной стоимости, которая, по его словам, является синонимом среднеквадратичной ошибки. Однако две вещи меня …
18 май '17 в 04:27
1
ответ
Проблема в расчете ошибки для нескольких прогонов эксперимента
В следующем коротком примере кода, который является частью большего кода, я пытаюсь найти среднеквадратическую ошибку, которая является метрикой производительности, которая будет определять, насколько хорошо функция была оценена путем изучения MSE. …
20 мар '14 в 01:05
4
ответа
Является ли sklearn.metrics.mean_squared_error чем больше, тем лучше (отрицается)?
В общем, mean_squared_error чем меньше, тем лучше. Когда я использую пакет показателей sklearn, он говорит на страницах документа: http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html Все объекты счетчика следуют соглашению, что более высоки…
13 янв '18 в 20:55
2
ответа
Панды применяют функцию к данным, сгруппированным по дням
У меня есть набор данных, который выглядит так: date,value1,value2 2016-01-01 00:00:00,3,0 2016-01-01 01:00:00,0,0 2016-01-01 02:00:00,0,0 2016-01-01 03:00:00,0,0 2016-01-01 04:00:00,0,0 2016-01-01 05:00:00,0,0 2016-01-01 06:00:00,0,0 2016-01-01 07:…
19 апр '17 в 18:38
0
ответов
Слегка разница в результате между tf.losses.mean_squared_error() и tf.reduce_mean(tf.square())
Чтобы рассчитать среднеквадратичную ошибку, я использовал tf.reduce_mean(tf.square()), Недавно со страницы API Tensorflow я обнаружил, что есть API для него, который tf.losses.mean_squared_error(), Я сравнил эти два подхода и заметил, что они дают н…
10 июн '18 в 02:31