「正規化平均誤差」とはどういう意味ですか？

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正規化平均誤差（Normalized Mean Error）は、予測が実際の結果とどれくらい正確かを測る方法だよ。モデルが予測したことと実際に起こることの平均の違いを理解するのに役立って、データのスケールも考慮するんだ。

この測定は、顔認識やアラインメントみたいな分野で役立つんだ。モデルが顔の重要なポイントをどれくらいうまく特定できるかを見たいからね。誤差を正規化することで、異なる状況やデータセット間でより公平に結果を比較できるんだ。

小さい正規化平均誤差は、予測が真の値に近いことを示してて、つまりモデルがうまく機能してるってこと。これは3D顔アラインメントや検出などのタスクで使われるモデルを開発・改善するのに重要な指標だね。モデルの効果を評価するのに役立つからね。