【深度学习】回归任务评价方法（MSE、MAE、RMSE）
概念
在回归（Regression）方法中，我们预测一系列连续的值，在预测完后需要评价预测结果的好坏。关于这个评价标准，目前学术界有多种标准。在深度学习中最常见的是 MSE和 MAE。
对照表
| 评价方法 | 公式 | 等同于 | 求导 | 互相转换 |
|---|---|---|---|---|
| 均方误差（MSE） | 1 N ∑ i = 1 N ⟮ y − y ^ ⟯ 2 \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N{\lgroup{y}-\hat{y}\rgroup}^2 N1∑i=1N⟮y−y^⟯2 | L2 | 2 N ∑ i = 1 N ⟮ y − y ^ ⟯ ⋅ y ^ ′ \frac{2}{N}\sum_{i=1}^N{\lgroup{y}-\hat{y}\rgroup} \cdot {\hat{y}^{\prime}} N2∑i=1N⟮y−y^⟯⋅y^′ | M S E = = R M S E 2 {MSE} == {RMSE}^2 MSE==RMSE2 |
| MAE | 1 N ∑ i = 1 N ∣ y − y ^ ∣ \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N\mid{y}-\hat{y}\mid N1∑i=1N∣y−y^∣ | L1 | ± 1 N ∑ i = 1 N y ^ ′ \pm \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N {\hat{y}^{\prime}} ±N1∑i=1Ny^′ | |
| RMSE | 1 N ∑ i = 1 N ⟮ y − y ^ ⟯ 2 \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N{\lgroup{y}-\hat{y}\rgroup}^2} N1∑i=1N⟮y−y^⟯2 | R M S E = = M S E {RMSE} == \sqrt{MSE} RMSE==MSE |
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