为什么mae函数是对称的

MAE (Mean Absolute Error) 函数是对称的，是因为它衡量预测值与实际值之间的绝对差异。无论是预测值大于实际值还是小于实际值，它都会计算预测值与实际值之间的绝对差异。这种对称性使得 MAE 函数能够平等地衡量预测值与实际值之间的误差，而不受其相对大小的影响。因此，MAE 是一个常用的回归模型评估指标。

相关问题

为什么mse函数不对称

MSE (Mean Squared Error) 函数是不对称的，因为它衡量预测值与实际值之间的平方差异。与 MAE 不同，MSE 对预测值与实际值之间的差异进行平方处理，这会放大较大的差异，从而对预测值偏离实际值的情况更加敏感。

由于平方操作，MSE 对于预测值大于实际值的情况会给予更大的惩罚，这导致 MSE 函数在损失函数优化过程中更加关注偏离较大的预测错误。这种不对称性使得 MSE 常用于回归问题中，尤其是当较大误差具有更高的成本或重要性时。

需要注意的是，MSE 的不对称性也会导致它对异常值（outliers）更加敏感，因为平方操作会使得异常值的影响更为显著。因此，在使用 MSE 作为损失函数时，需要谨慎处理异常值的影响。

mae和adam是什么激活函数

Mae和Adam并不是激活函数，而是优化算法。

Mae是一种基于均方误差（MSE）的优化算法，通常用于训练神经网络。它通过计算预测值和真实值之间的均方误差来更新网络的权重和偏置，以最小化误差。

Adam是一种自适应学习率的优化算法，也常用于训练神经网络。它结合了梯度下降和动量优化，以及自适应调整学习率的方法，可以更快地收敛并且更容易避免陷入局部最优解。