目前做深度学习模型，有在工况一下的所有数据并有磨损数据。 想预测工况二下的磨损情况，应该用什么模型比较好？我看了好多模型，都是在算loss，MSE， 这个跟预测的曲线有啥关系呢？照我理解，这个是supervised learning， 只是在提升模型的精度，还没有到预测曲线。
https://blog.csdn.net/weixin_42565558/article/details/104570584?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_v2~rank_v25-3-104570584.nonecase
嗯，你的问题出在哪里了？嗯，有没有报错或者运行日志一类的
你可以把这个求模型看做是简单的求解一个函数系数的过程：y = ax + b
1.算loss，MSE， 这个跟预测的曲线有啥关系呢？
算loss的目的就是类似计算预测的曲线（模型学习的曲线）和真实的曲线的差距，不断计算，最终确定一个较准确的a和b值。
2.照我理解，这个是supervised learning， 只是在提升模型的精度，还没有到预测曲线？
这个确实是监督学习，它学习后，会产生一个模型（比如：y=2x+3），你需要保存这个模型(保存系数和这个函数的形式)；
然后，你想预测工况二下的磨损情况，只需要将二下的磨损情况的数据（x）代入上面的函数(y=2x+3)，然后你就可以得到这个预测的结果（y）
不知道你懂了没？其实简单原理就是上面的道理。欢迎采纳。