Huber Loss 介绍
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,HuberLoss降低了对离群点的惩罚程度,所以 HuberLoss 是一种常用的鲁棒的回归损失函数。
Huber Loss 定义如下:
参数 a 通常表示 residuals,写作 y−f(x),当 a = y−f(x) 时,Huber loss 定义为:
δ 是 HuberLoss 的参数,y是真实值,f(x)是模型的预测值, 且由定义可知 Huber Loss 处处可导.
转自:https://www.cnblogs.com/nowgood/p/Huber-Loss.html
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