均方误差(mean-square error, MSE)「建议收藏」

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全参考图像质量评价的方法有:PSNR 峰值信噪比; SSIM 结构相似性;MSE 均方误差;

我们接下来介绍一下均方误差。

SSE

在统计学里,该参数计算的是拟合数据与原始数据对应点的误差的平方和,计算公式为:

均方误差(mean-square error, MSE)「建议收藏」

其中均方误差(mean-square error, MSE)「建议收藏」是真实数据,均方误差(mean-square error, MSE)「建议收藏」是拟合数据,均方误差(mean-square error, MSE)「建议收藏」>0,从这里可以看出SSE越接近于0,说明模型选择和拟合更好。

MSE(均方方差)

该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值,也就是 均方误差(mean-square error, MSE)「建议收藏」,和SSE没有太大的区别,计算公式为:

均方误差(mean-square error, MSE)「建议收藏」

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