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rMSE 実装の何が問題なのかわかりません。MSE を損失関数として使用し、メトリックについても同じようにモデルをトレーニングしています。トレーニング後、evaluate関数を使用してテスト セットでモデルを評価し、関数を使用predictして値を取得します。次に、rMSE を適用します。私のコードは次のとおりです。

obs= model.compile(loss='mse', optimizer=keras.optimizers.Adam(lr=0.001),metrics=['mse'])
.......
test_eval = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=1)
print('Test loss (MSE):', test_eval[0])
predicted= model.predict(X_test, verbose=0)
rMSE = np.sqrt(pow(np.mean(predited- Y_test), 2))
print(rMSE)

そして、私はこの結果を得ました：

Test loss (MSE): 12.0075311661
2.90274470011

しかし、12.0075311661 の 2 乗は 2.90274470011 ではありません。それで、何が悪いのですか？

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