亏本函数：通常是对于单个样本而言是用来估量模型的预测值f与真实实值Y的不一致程度， 它是一个非负实值函数，通常用L)来表示。

4: Huber_loss.

第四关篇章的主题是“函数与函数调用——分清主次”， 在突破第四关的过程中，需要学会怎么搞懂函数的含义，以及函数调用的原理。

Huber Loss亏本函数MSEMAE### 摘要 在机器学领域，亏本函数是衡量模型预测值与实际值之间差异的关键工具。

二、 Huber的数学原理

huberloss在机器学和深厚度学中被广泛用，其中最常见的应用之一是回归问题。比方说线性回归和梯度提升树算法中通常会用huberloss作为亏本函数。

def huber_loss:    error = y_true - y_pred    condition = tf.keras.backend.abs 

其中， squared_loss用于计算error细小于等于clip_delta的情况下的亏本值，linear_loss用于计算error巨大于clip_delta的情况下的亏本值。clip_delta是一个超参数， 用于控制在哪个点处将两种亏本函数从平方误差转换为线性误差，它通常被设置为1。如果error的绝对值细小于等于clip_delta， 则用squared_loss，否则用linear_loss。

下面是一段用huberloss的代码示例：

2.Pseudo-Huber loss 函数.胡伯亏本函数说说估摸着方法F招致的处罚.ERP基本上功能模块简介24909巨大型公司网络构建拓扑图23390下载安装office201922706C语言文件读写16475地图切片的概念与原理11607最新鲜评论.

分享知识， 造福人民，实现我们中华民族伟巨大复兴！Huber loss是为了增有力平方误差亏本函数对噪声的鲁棒性提出的。.线性拟合——从最巨大似然估摸着到平方误差到Huber loss2019年84篇2018年175篇目录.CST仿真实案例:射频消融术 RFA --- 生物材料,单向许多物理耦合,电磁加烫信创十年运维不会说的暗地:许多种方法修改银河麒麟系统IPFlink窗口函数测试839【第三章:神经网络...

Huber Loss 是一个用于回归问题的带参亏本函数，优良处是能增有力平方误差亏本函数对离群点的鲁棒性。

相对于均方误差，huberloss的优良处在于它能够更优良地处理异常值的关系到。当存在异常值时 均方误差兴许会弄得回归模型过度依赖于这些个异常值，在这种情况下huberloss表现得更具鲁棒性。

Huber loss是为了增有力平方误差亏本函数对噪声的鲁棒性提出的。.深厚度解析巨大数据计算原理与AI巨大模型应用架构、性能亮点,结合巨大数据洞察,揭示其在海量数据处理中的优势。

和均方误差和睦均绝对误差不同， Huber亏本函数一边兼顾了二者的优不优良的地方，它在预测正确的情况下像MSE一样，而在出现异常值时像MAE一样具有鲁棒性。

本文深厚入解析了HuberLoss， 一种用于回归问题的带参亏本函数，沉点介绍了其怎么结合平方误差和线性误差来增有力MSE对离群点的鲁棒性。Huber lossHuber Loss关注点赞.Huber Loss是用于回归问题的带参亏本函数，优良处是能增有力平方误差亏本函数对离群点的鲁棒性。

huberloss是一种回归亏本函数。它被广泛用于处理异常值对回归模型的关系到， 基本上原因是在异常值的存在下平方误差的亏本函数兴许会弄得模型的性能减少。

均方误差和睦均绝对误差 是回归中最常用的两个亏本函数，但是其各有优不优良的地方。为了避免MAE和MSE各自的优不优良的地方， 在Faster R-CNN和SSD中用Smooth L 1 \\text{Smooth} L_1SmoothL1​亏本函数，当误差在 之间时Smooth L 1 \\text{Smooth} L_1SmoothL1​亏本函数近似于MSE，能够飞迅速的收敛；在其他的区间则近似于....

与均方误差和睦均绝对误差类似，huberloss的公式也由两有些组成：

只是相对于平均绝对误差，huberloss的不优良的地方在于它兴许会给预测正确的点带来一定的噪声。当没有异常值时 平均绝对误差通常比huberloss表现得更优良，所以呢在没有异常值的情况下均方误差或平均绝对误差兴许会是更优良的选择。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/39239829亏本函数专栏收录该内容36 篇文章.Huber亏本函数，平滑平均绝对误差。

import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasmodel = keras.models.Sequential, keras.layers.Dense])model.compile)model.fit) 在上面的代码中， 我们，并用huberloss作为亏本函数进行训练。

这玩意儿模型能用来解决回归问题，比方说预测房价或股票价钱等。 Huber loss Tensorflow实现.剖析Focal Loss亏本函数: 消除类别不平衡+挖掘困难分样本 | CSDN博文精选AI手艺巨大本营.MCP广场社区首页专栏Huber Loss和Focal Loss的原理与实现Huber Loss和Focal Loss的原理与实现。