neural-network - 训练keras模型；为什么mae减少而mse增加？

Question

我正在使用 keras 在回归问题上训练模型。当我调查训练期间的损失和指标时，有时mean absolute error (mae)会在一个时期结束时减少，而mean square error (mse)增加。我设置mae为损失和mse度量。

可以吗？还是设置有问题？谢谢

Answer 1

MSE 和 MAE 是不同的指标。一个的减少并不意味着另一个的减少。Target:对于目标值为[0,0]的网络的 size-2 输出值，请考虑以下玩具示例

• 时间步长 1：Output:[2,2], MAE:2, MSE:4
• 时间步长2：Output:[0,3] MAE:、MSE:1.5、4.5

所以 MAE 下降，而 MSE 上升。鉴于您正在针对 MAE 进行优化并且仅监控 MSE，您的观察结果非常好，并不意味着有任何问题。