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均方误差（mean-square error, MSE）「建议收藏」

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均方误差（mean-square error, MSE）「建议收藏」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:其中是真实数据，是拟合数据，>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…

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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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