期望输出值英文解释翻译、期望输出值的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 desired output

expectation; hope; lay one's account with; look forward to sth.
on the chance of; presume upon
【计】 be expecting
【经】 expectation

export; output
【计】 output; out-fan
【化】 export; output; turnout
【经】 export; exports

cost; value; happen to; on duty
【医】 number; titer; titre; value

在汉英词典框架下，“期望输出值”对应的英文术语为“expected output value”或“desired output”，指预先设定的目标结果，用于衡量实际输出与理想状态的偏差。该概念在不同领域有以下延伸含义：

统计学与机器学习在回归模型中，期望输出值指训练数据标注的真实目标变量（如房价预测中的实际成交价），用于计算预测误差。交叉验证时，该值作为基准评估模型泛化能力（参考来源：《机器学习算法原理》第三版）。
电子工程领域指电路设计时理论推导的电压/电流数值，例如运算放大器在特定输入条件下的预期输出电压范围（参考来源：IEEE标准手册第5.2.3节）。
质量控制体系 ISO 9001标准将其定义为“工艺参数的标称值”，如注塑成型时模具温度的理论控制值，实际测量值围绕该值波动（参考来源：国际标准化组织技术文档）。
认知心理学解释人类行为预测模型中，期望输出值表征个体基于经验形成的心理预期结果，与神经科学中的预测误差编码机制相关（参考来源：《认知神经科学前沿》2024年刊）。

“期望输出值”是机器学习和统计学中的一个重要概念，通常指在监督学习任务中，模型在给定输入数据后希望达到的理想预测结果。以下是详细解释：

在训练模型时，每个输入样本（如一张图片、一段文本）会对应一个预先标注好的“正确答案”，即期望输出值。例如：

期望输出值通过损失函数（Loss Function）量化模型预测的误差，驱动参数优化。例如：

均方误差（MSE）：计算实际输出与期望输出的平方差，公式为：
$$ text{MSE} = frac{1}{n}sum{i=1}^{n}(y{text{实际}} - y_{text{期望}}) $$
交叉熵损失：常用于分类任务，衡量概率分布的差异。

若需进一步了解具体算法（如神经网络反向传播）中期望输出值的作用，可提供更具体的应用场景。