損失関数のAI用語一覧

平均二乗誤差

平均二乗誤差とは、予測値と実際の値のずれを評価するための損失関数のひとつです。予測の正確さを数値化するために機械学習の回帰モデルで広く使われており、誤差を二乗して平均をとることで大きなズレをより強くペナルティとして課す特徴を持ちます。