Concept均方误差 / Mean Squared Error / L2损失
MSE损失
机器学习中最常用的回归损失函数，计算预测值与真实值差值的平方均值，对应高斯噪声假设，对异常值较为敏感
Timeline (last 90 days)
Sep 12
从第160轮到第290轮，MSE损失从0.0690降至0.0652，130个epoch内仅下降约0.006
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Sep 12
MSE损失倾向于产生模糊结果以最小化像素级误差，而感知损失（LPIPS）能更好地衡量视觉相似度
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