O que significa "Erro Médio Normalizado"?

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O Erro Médio Normalizado é uma forma de medir quão precisa uma previsão é em comparação com o resultado real. Ajuda a entender a diferença média entre o que um modelo prevê e o que realmente acontece, levando em conta a escala dos dados.

Essa medição é útil em áreas como reconhecimento facial e alinhamento, onde queremos ver quão bem um modelo consegue identificar pontos-chave em um rosto. Ao normalizar o erro, conseguimos comparar resultados de forma mais justa em diferentes situações ou conjuntos de dados.

Um Erro Médio Normalizado menor indica que as previsões estão mais próximas dos valores reais, o que significa que o modelo tá indo melhor. Essa métrica é crucial para desenvolver e melhorar modelos usados em tarefas como alinhamento e detecção de rostos em 3D, pois ajuda a avaliar a eficácia deles.