如何计算归一化均方误差（NMSE）以及为什么要使用它？

Question

已经被告知我需要针对涉及神经网络的论文规范我的MSE。

关于NMSE的方程似乎少了很多。我有以下内容，并在可能的情况下予以证实：

应该从目标值还是预测值计算出标准偏差项？

而且，相比于NMSE，使用MSE的主要优势是什么？只是因为规模更简单，它使错误比较更加容易？

非常感谢您的帮助！

Answer 1

    def nmser(x,y,z):
        z=0
        if len(x)==len(y):
            for k in range(len(x)):
                z=z+(((x[k]-y[k])**2)/x[k])    
                z=z/(len(x))
        return z