问题标签 [mse]

我正在计算训练集上的 MSE，所以我希望 MSE 在使用更高的多项式时会降低。但是，从 4 级到 5 级，MSE 显着增加。可能是什么原因？

结果：

我正在尝试训练一个完全连接的神经网络来使用 MNIST 数据集对手写数字进行分类。神经网络是我用 C++ 实现的。这是我的课程项目的一部分。但是，我发现培训有点奇怪。我不知道出了什么问题。

我的课程讲师要求我们使用 Sigmoid 作为激活函数，使用 MSE 作为损失函数，即使对于输出层也是如此。我有点怀疑这是否是正确的选择。但我还是按照他说的去做。

我的网络结构是：

学习率为 0.4。批量大小为 100。损失迅速下降到 0.5，但不会再减少。测试准确率上升到60%，并且不会再增加。

我想知道我是否错误地实现了神经网络，或者我不应该使用 Sigmoid 和 MSE。谢谢！

我正在尝试为 R 中的套索回归找到测试集的 MSE。我使用 glmnet 公式创建了套索模型，但使用该模型计算 MSE，如下面的代码所示，会出现以下错误：

任何帮助是极大的赞赏！

如何提供 MAPE 或 MAE 而不是 RMSE 作为 GLM 中的损失函数或 R 中的 LM？想看看为什么没有选择为 R 中的 LM 算法提供自定义损失函数的任何充分理由

我想制作一个仅使用输出层中的一项的自定义 MSE 损失函数。

我现在拥有的是这样的：

但它给出了错误，

我一直在寻找，但在我的场景中找不到任何工作。

我正在使用 Keras 和 Tensorflow 作为后端。

先感谢您。

编辑：

我试过了

它没有给出错误。所以问题不是 K.argmax/K.argmin。

我有两个数组。

我想要一个百分比值来描述它们的值有多大不同。我尝试使用 MSE 和 RMSE：

和：

结果是：

我不认为这个结果是正确的。首先，mse 和 rmse 不在 [0, 100] 范围内，然后即使两个数组相差不大，它们的值也非常大。

我错了什么？

我也尝试：

和：

我得到mape: 230.10116059379217...

另一个例子：

假设您有这三个数据集：

红线表示真实数据，绿色虚线表示用户创建的预测数据（测试1），灰色虚线表示用户创建的预测数据（测试2）。事实上，用户可以尝试不同的时间来点击真实数据（就像游戏一样）。

现在我想向用户返回一个反馈，告诉用户他以百分比的形式猜测数据趋势有多么错误。

用户可以做出许多预测。我想要一个百分比数字来告诉我用户错了多少，以便比较每次尝试。

有可能是这样的吗？

同样在这种情况下，我得到 NaN 结果：

为什么？

我正在尝试找到一种将流媒体视频（rtsp/rtp）从我的相机发送到浏览器的方法。我目前依赖 ffmpeg，但我想要一个完整的 javascript 解决方案。我能够将流解码为 NAL 单元。下一步似乎是创建初始化段（ftyp 和 moov），然后是视频段。这就是我卡住的地方。我似乎找不到任何详细说明我需要发送到浏览器的内容的规范。

我必须使用损失函数 mse 来训练一个 cnn。我将标签标准化为 0-1，但是当我训练时，我得到了

预期dense_2的形状为（1，），但得到的数组形状为（7，）

最后一层是 x = Dense(1, activation='linear')(x)

当我编译和训练时：

我现在使用 sklearn.ensemble 中的 RandomForestRegressor 来分析数据集，并选择“mse”作为衡量分割质量的函数。但我不太清楚 mse 是如何计算的。谁能在这里向我解释一下（用方程式更好）或提供一些参考资料？先感谢您。

我尝试手动计算测试集的 mse 值，并使用 MLmetrics 包中的 MSE 函数，但得到不同的结果。

这是一个可重现的示例：

0.4489796 是手动计算的结果，0.4285714 是 MSE 函数的结果。

我的错误在哪里，为什么我得到相同的结果？