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平均二乗誤差 (MSE:Mean Squared Error)

平均二乗誤差 (MSE:Mean Squared Error) とは、統計において平均ニ乗誤差は推定値と実測値の誤差をニ乗して平均したものです。 

損失関数、ならびに回帰モデルの予測精度の指標として古くから用いられるベーシックな手法で、平均絶対誤差MAE:Mean Absolute Error)とともに頻用されます。 

MSEは下式で表現されます。

ニ乗しているため誤差の正負による打ち消しがなく、大きな誤差に敏感です。1/nを外して総和を取るだけにするとL2ノルム(損失)になります。


サイバネットのAIソフトウェア・ソリューション

サロゲートモデル構築のための深層学習ソフトウェア Neural Concept Studio

Neural Concept Studio (NCS) は、設計プロセスを劇的に加速する深層学習ベースのソフトウェアです。既存の形状パターンやシミュレーションデータからサロゲート(代理)モデルを構築することで、設計変更に対する解析結果が最短数ミリ秒で出力されます。

AI画像認識カスタムソリューション

製造業特化の欠陥検出AIソリューションです。お客様の工場ごとに最適化されたフルオーダーメイドAIだからこそ、他社の汎用AIでは検出できない微細な欠陥も検出可能に。金属・樹脂・塗装・半導体など、あらゆる検査ニーズに対応します。

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