Huber Loss
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Huber Loss
Huber Loss 是⼀个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性。
- 当预测偏差小于 δ 时，它采用平方误差,
- 当预测偏差大于 δ 时，采用的线性误差。
相比于最小二乘的线性回归，Huber Loss降低了对离群点的惩罚程度，所以 Huber Loss 是⼀种常用的鲁棒的回归损失函数。
Huber Loss 定义如下：
以上是关于Huber Loss的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
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