mse

损失函数与代价函数 ：目前理解是损失函数就是代价函数，且在损失函数的基础上进行梯度下降，找到最优解。 损失函数 ：根据目标模型的不同，会分为回归损失函数，逻辑回归分类损失。 MSE损失函数：度量特征图之间的距离，目标是提取特征图推理一致性。平均平方误差（mean square error）。MAE损失函数与之会有差异，mean absolute error，思想是这一类。 交叉熵损失函数： 交叉熵由真实分布编码长度的期望演变而来（参考 https://www.cnblogs.com/ljy2013/p/6432269.html ），交叉熵(cross entropy error)是衡量两个概率分布p，q之间的相似性。这在特征工程中，用来衡量变量的重要性。 所以交叉熵常用于分类。表达式是 类别✖️相应的概率表达。其他分类损失函数如0-1损失函数，变形联立后用交叉熵表达就是交叉熵损失函数。 来源： https://www.cnblogs.com/xiaoheizi-12345/p/12129947.html

今天登录备份服务器发现了可恶的6错误，这个从错误代码是没法看出任何端倪的，跑到应用服务器端，命令行执行了备份脚本，结果出来了： BR0016I 301 offline redo log files processed, total size 14901.947 MB BR0280I BRARCHIVE time stamp: 2014-07-11 17.03.16 BR0229I Calling backup utility with function 'backup'... BR0278I Command output of 'backint -u PRD -f backup -i..... ERROR: incorrect format or option in .utl file (-p) BR0280I BRARCHIVE time stamp: 2014-07-11 20.14.59 BR0266E Program 'backint -u PRD -f backup -i......RD.utl -c' interrupted, exit status: c00000fd BR0272E Execution of program 'backint -u PRD -f backup -i .....RD.utl -c' through pipe failed BR0280I

PSNR 是 “ Peak Signal to Noise Ratio ” 的缩写，峰值信噪比。 psnr 一般是用于最大值信号和背景噪音之间的一个工程项目。 PSNR 计算公式如下： 8bits 表示法中， peak 的最大值为 255 ； MSE 指 Mean Square Error （均方误差）； I ( 角标 n ) ：指原始影像第 n 个 pixel 值； P ( 角标 n ) ：指经处理后的影像第 n 个 pixel 值。 PSNR 的单位为 dB 。所以 PSNR 值越大，就代表失真越少。 Matlab 实现： % func ——计算两幅图像的 psnr 值 function result=psnr(in1,in2) in1=imread( 'feature.jpg' ); in2=imread( 'landmark.jpg' ); z=mse(in1,in2); result=10*log10(255.^2/z); function z=mse(x,y) x=double(x); y=double(y); [m,n]=size(x); z=0; for i=1:m for j=1:n z=z+(x(i,j)-y(i,j)).^2; end end z=z/(m*n); 来源： https://www.cnblogs.com/dairongle97/archive

无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点。损失函数（Loss Function）是用来估量模型的预测值 f(x) 与真实值 y 的不一致程度。我们的目标就是最小化损失函数，让 f(x) 与 y 尽量接近。通常可以使用梯度下降算法寻找函数最小值。 关于梯度下降最直白的解释可以看我的这篇文章： 简单的梯度下降算法，你真的懂了吗？ 损失函数有许多不同的类型，没有哪种损失函数适合所有的问题，需根据具体模型和问题进行选择。一般来说，损失函数大致可以分成两类：回归（Regression）和分类（Classification）。今天，红色石头将要总结回归问题中常用的 3 种损失函数，希望对你有所帮助。 回归模型中的三种损失函数包括：均方误差（Mean Square Error）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）、Huber Loss。 1. 均方误差（Mean Square Error，MSE） 均方误差指的就是模型预测值 f(x) 与样本真实值 y 之间距离平方的平均值。其公式如下所示： 其中，yi 和 f(xi) 分别表示第 i 个样本的真实值和预测值，m 为样本个数。 为了简化讨论，忽略下标 i，m = 1，以 y-f(x) 为横坐标，MSE 为纵坐标，绘制其损失函数的图形： MSE 曲线的特点是光滑连续、可导，便于使用梯度下降算法

from skimage.measure import compare_ssim, compare_mse, compare_psnr import cv2 import os import numpy as np cnt=0 HD_path=r"C:\Users\Song\Desktop\test\HD" LC_path=r"C:\Users\Song\Desktop\test\LC" HD_files = os.listdir(HD_path) for HD_file in HD_files: cnt+=1 print(cnt) i=1 mse =np.empty(cnt) psnr=np.empty(cnt) ssim=np.empty(cnt) while(i<=cnt): img1=cv2.imread(os.path.join(HD_path,"%d.png"%i))#图片从1.png开始 img2=cv2.imread(os.path.join(LC_path,"%d.png"%i)) j=i-1#数组下标从0开始 mse[j] = compare_mse(img1,img2) ssim[j] = compare_ssim(img1, img2, data_range=255,multichannel=True) psnr[j] = compare_psnr(img1

前言 分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared。下面一一介绍 均方误差（MSE） MSE （Mean Squared Error）叫做均方误差。看公式 这里的y是测试集上的。 用 真实值-预测值 然后平方之后求和平均。 猛着看一下这个公式是不是觉得眼熟，这不就是线性回归的损失函数嘛！！！ 对，在线性回归的时候我们的目的就是让这个损失函数最小。那么模型做出来了，我们把损失函数丢到测试集上去看看损失值不就好了嘛。简单直观暴力！ 均方根误差（RMSE） RMSE（Root Mean Squard Error）均方根误差。 这不就是MSE开个根号么。有意义么？其实实质是一样的。只不过用于数据更好的描述。 例如：要做房价预测，每平方是万元（真贵），我们预测结果也是万元。那么差值的平方单位应该是 千万级别的。那我们不太好描述自己做的模型效果。怎么说呢？我们的模型误差是 多少千万？。。。。。。于是干脆就开个根号就好了。我们误差的结果就跟我们数据是一个级别的可，在描述模型的时候就说，我们模型的误差是多少万元。 MAE MAE(平均绝对误差) 不用解释了吧。 R Squared 上面的几种衡量标准针对不同的模型会有不同的值。比如说预测房价 那么误差单位就是万元。数子可能是3，4，5之类的。那么预测身高就可能是0.1，0.6之类的

总结对比下 L 1 L_1 L 1 ​ 损失函数， L 2 L_2 L 2 ​ 损失函数以及 Smooth L 1 \text{Smooth} L_1 Smooth L 1 ​ 损失函数的优缺点。 均方误差MSE ( L 2 L_2 L 2 ​ Loss) 均方误差（Mean Square Error,MSE）是模型预测值 f ( x ) f(x) f ( x ) 与真实样本值 y y y 之间差值平方的平均值，其公式如下 M S E = ∑ i = 1 n ( f x i − y i ) 2 n MSE = \frac{\sum_{i=1}^n(f_{x_i} - y_i)^2}{n} M S E = n ∑ i = 1 n ​ ( f x i ​ ​ − y i ​ ) 2 ​ 其中， y i y_i y i ​ 和 f ( x i ) f(x_i) f ( x i ​ ) 分别表示第 i i i 个样本的真实值及其对应的预测值， n n n 为样本的个数。 忽略下标 i i i ，设 n = 1 n=1 n = 1 ，以 f ( x ) − y f(x) - y f ( x ) − y 为横轴，MSE的值为纵轴，得到函数的图形如下： MSE的函数曲线光滑、连续，处处可导，便于使用梯度下降算法，是一种常用的损失函数。 而且，随着误差的减小，梯度也在减小，这有利于收敛

I'm attempting to stream a H.264 video feed to a web browser. Media Foundation is used for encoding a fragmented MPEG4 stream ( MFCreateFMPEG4MediaSink with MFTranscodeContainerType_FMPEG4 , MF_LOW_LATENCY and MF_READWRITE_ENABLE_HARDWARE_TRANSFORMS enabled). The stream is then connected to a web server through IMFByteStream . Streaming of the H.264 video works fine when it's being consumed by a <video src=".."/> tag. However, the resulting latency is ~2sec, which is too much for the application in question. My suspicion is that client-side buffering causes most of the latency. Therefore, I'm