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我正在构建一个使用 MSE 作为误差函数的卷积自动编码器。图像的 MSE 是如何定义的？如果图像以简单矩阵形式呈现，MSE 是否只是各个行列式之差的平方？或者是矩阵之差的行列式的平方？
最佳答案
计算 MSE 时不涉及行列式。 MSE 代表均方误差，它只是矩阵中每个像素的差值的平方和。换句话说 - 成本与模型无关，无论您使用卷积自动编码器、简单自动编码器还是简单 MLP，MSE 的定义方式都完全相同。
关于machine-learning - 如何定义图像比较的 MSE？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/36964457/
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