期望輸出值英文解釋翻譯、期望輸出值的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 desired output

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

export; output
【計】 output; out-fan
【化】 export; output; turnout
【經】 export; exports

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

在漢英詞典框架下，“期望輸出值”對應的英文術語為“expected output value”或“desired output”，指預先設定的目标結果，用于衡量實際輸出與理想狀态的偏差。該概念在不同領域有以下延伸含義：

統計學與機器學習在回歸模型中，期望輸出值指訓練數據标注的真實目标變量（如房價預測中的實際成交價），用于計算預測誤差。交叉驗證時，該值作為基準評估模型泛化能力（參考來源：《機器學習算法原理》第三版）。
電子工程領域指電路設計時理論推導的電壓/電流數值，例如運算放大器在特定輸入條件下的預期輸出電壓範圍（參考來源：IEEE标準手冊第5.2.3節）。
質量控制體系 ISO 9001标準将其定義為“工藝參數的标稱值”，如注塑成型時模具溫度的理論控制值，實際測量值圍繞該值波動（參考來源：國際标準化組織技術文檔）。
認知心理學解釋人類行為預測模型中，期望輸出值表征個體基于經驗形成的心理預期結果，與神經科學中的預測誤差編碼機制相關（參考來源：《認知神經科學前沿》2024年刊）。

“期望輸出值”是機器學習和統計學中的一個重要概念，通常指在監督學習任務中，模型在給定輸入數據後希望達到的理想預測結果。以下是詳細解釋：

在訓練模型時，每個輸入樣本（如一張圖片、一段文本）會對應一個預先标注好的“正确答案”，即期望輸出值。例如：

期望輸出值通過損失函數（Loss Function）量化模型預測的誤差，驅動參數優化。例如：

均方誤差（MSE）：計算實際輸出與期望輸出的平方差，公式為：
$$ text{MSE} = frac{1}{n}sum{i=1}^{n}(y{text{實際}} - y_{text{期望}}) $$
交叉熵損失：常用于分類任務，衡量概率分布的差異。

若需進一步了解具體算法（如神經網絡反向傳播）中期望輸出值的作用，可提供更具體的應用場景。