RMSE（均方根誤差）的值是否可以接受取決於具體的套用場景和數據特性。以下是一些指導性的觀點：
對於大多數套用，RMSE的值在0.1到1之間通常被認為是可接受的。這意味著，如果數據具有較大的方差，RMSE的值也會相應增大。
經驗表明，當RMSE值在0.2到0.5之間時，模型能夠較準確地預測數據，這表明模型的表現是相對較好的。
需要注意的是，RMSE越小通常意味著模型的表現越好。然而，對於特定的套用，如圖像處理，PSNR（峰值信噪比）也是一個重要的指標，用於評估圖像質量。例如，PSNR高於40dB表示圖像質量極好，而低於20dB則表示圖像質量不可接受。這表明，在不同的套用背景下，對RMSE的接受標準也會有所不同。
綜上所述，RMSE的「可接受」值沒有統一的標準，需要根據具體的套用場景和數據特性來判斷。