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mAtlAB有关MSE与RMSE的问题

MSE和RMSE都是网络的性能函数。 MSE是(神经)网络的均方误差,叫"Mean Square Error"。比如有n对输入输出数据,每对为[Pi,Ti],i=1,2,...,n.网络通过训练后有网络输出,记为Yi。那 MSE=(求和(Ti-Yi)^2(i=1,2,..n))/n,即每一组数的误差平方和再...

我的思路是这样: % 读入图像I。注意I应是double类型,不要用uint8 J = adaptive_median_filtering(I); % 做滤波 mse = mean((I(:)-J(:)).^2); % 求mse 请把adaptive_median_filtering这里单独封装成一个函数,然后按我的代码就可以求mse了。

问题解决了你还没关闭啊,是啊关闭了分也不是你自己的啦,还不如送人呢,我就是来捡分的,呵呵,

perf=mse(e,x,pp) perf=mse(e,net,pp) infor=mse(code) 其中,e为误差向量矩阵,x为所有的权值和阈值向量,可忽略。pp为性能参数,可忽略,net为带评定的神经网络;perf为函数的返回值,为平均绝对误差,mse(code)为根据code值得不同,返回不...

你调用某个函数的时候,输入的参数多了,函数没法执行。

% 生成示例图像I I = rand(128); I = mat2gray(I); % 计算mefilt2后的mse J = medfilt2(I); mse = mean((I(:)-J(:)).^2);

std这个函数就是求均方差的,但要注意std这个函数有两种调用形式,help-->std查看具体信息! 方均根误差 RMSe=sqrt(sum((Ti-Ai).^2)/n) 其中 Ti 是准确值数组,Ai 是模型的预计值数组,而n是数据点的总个数。

解释: 峰值信噪比(经常缩写为PSNR)是一个表示信号最大可能功率和影响它的表示精度的破坏性噪声功率的比值的工程术语。由于许多信号都有非常宽的动态范围,峰值信噪比常用对数分贝单位来表示。 均方误差(Mean Squared Error, MSE)是衡量“平...

snz888的答案错了,RMSE不是标准偏差,RMSE应该是:误差->平方->平均->开方,平均相对误差也错了,应该是:相对误差->绝对值->平均

MSE是平均平方误差性能函数,是网络性能函数。平方误差就是指误差的平方。

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