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损失函数 之前我们知道预测残差和残差平方和，在机器学习中，我们用专门的术语叫损失函数(loss function)度量样本真实值与模型预测值之间差异如果我们采用残差平方来作为你的损失函数的话，那我们把它称之为L2损失, 记为： L ( y , y ^ ) = ( y − y ^ ) 2 = r 2 L(

损失函数总结（十一）：Huber Loss、SmoothL1Loss 1 引言2 损失函数2.1 Huber Loss2.2 SmoothL1Loss 3 总结 1 引言 在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列损失函数 (L1Loss、MSELoss、BCELoss、CrossEntropyLoss、NLLLoss、CTCLoss、PoissonNLLLoss、GaussianNL

文章目录 Regression lossMean Square Error, Quadratic loss, L2 LossMean Absolute Error, L1 LossMSE and MAEHuber Loss, Smooth Mean Absolute ErrorLog-Cosh Loss and Quantile Loss Classification lossBinomia