优化太阳能预测：深入探讨损失函数策略！

这是一项了不起的探索，旨在优化可再生能源的时间序列预测模型！ 使用RMSE和MAE进行评估，结合MSE进行反向传播，揭示了一种务实的方法，弥合了模型训练和实际应用之间的差距，从而提高了准确性。

• •本文探讨了在深度学习中，针对时间序列预测，特别是太阳能领域，不同损失函数的实际应用。
• •它强调了一种常见的做法，即由于其数学特性，使用MSE进行训练，同时使用RMSE/MAE进行评估以获得可解释的结果。
• •讨论的重点是，使用与训练损失（MSE）不同的指标（RMSE）来优化超参数是否可接受。