我的 RNN 的以下指标有多好？
How Well Are the Following Metrics For My RNN?
我对指标 MAE 和 RMSE 的概念有些陌生，我知道建议使用这些指标而不是准确性，因为我使用回归而不是分类。我想知道如何衡量我的模型的真实准确性，标记集是 -1 或 1，具体取决于指定的输入，我的模型线性输出负数和正数。以下是训练返回的图表：
与训练线和测试线相比，我的模型看起来没有过度拟合，还有什么表示 RMSE 为 0.5 并且不能再低了？谢谢。
均方误差计算预测标签和真实标签之间的平方差。
另一方面，均方根误差计算预测标签和真实标签之间的平方差，就像 MSE 一样，但与 MSE 不同的是，它会对其求平方根。因此，RMSE 计算预测标签和真实标签之间的绝对距离。
例如，如果您的模型预测为 1 但真实标签为 -1，那么，
均方误差 = {1-(-1)}^2 = 4
RMSE = √MSE = √4 = 2
我对指标 MAE 和 RMSE 的概念有些陌生，我知道建议使用这些指标而不是准确性，因为我使用回归而不是分类。我想知道如何衡量我的模型的真实准确性，标记集是 -1 或 1，具体取决于指定的输入，我的模型线性输出负数和正数。以下是训练返回的图表：
与训练线和测试线相比，我的模型看起来没有过度拟合，还有什么表示 RMSE 为 0.5 并且不能再低了？谢谢。
均方误差计算预测标签和真实标签之间的平方差。
另一方面，均方根误差计算预测标签和真实标签之间的平方差，就像 MSE 一样，但与 MSE 不同的是，它会对其求平方根。因此，RMSE 计算预测标签和真实标签之间的绝对距离。
例如，如果您的模型预测为 1 但真实标签为 -1，那么，
均方误差 = {1-(-1)}^2 = 4
RMSE = √MSE = √4 = 2