RMSE（Root Mean Square Error）均方根误差
衡量观测值与真实值之间的偏差。
常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。
MSE（Mean Square Error）均方误差
MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。
通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。
MAE（Mean Absolute Error）平均绝对误差
是绝对误差的平均值。
可以更好地反映预测值误差的实际情况。
SD（Standard Deviation）标准差
方差的算术平均根。
用于衡量一组数值的离散程度。
tensorflow各种误差计算：均方根误差（RMSE） 均方误差（MSE） 平均绝对误差（MAE） 标准差（SD）
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