《表2 DNN模型评价指标》

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《基于聚类分析和深度学习的多频多模网络负载均衡优化》

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对所划分的4类小区场景分别进行配置参数与性能参数的关系模型训练，利用深度学习算法模型学习配置参数与性能指标参数的内在关系，采用均方误差（MSE）、平均绝对误差（mean absolute error，MAE）以及R-Squared对深度学习算法训练得到的模型进行评价。DNN算法的复杂度主要由隐藏层、隐藏单元以及样本的数量决定。DNN模型评价指标见表2，评价结果显示，深度学习算法对数据具有较好的拟合度，预测数据与真实数据的误差较小。