Huber loss
统计学中，Huber损失是用于鲁棒回归的损失函数，与平方误差损失相比，对数据中的游离点较不敏感。 也有时使用分类的变体。 1.定义 胡伯损失函数描述估计方法F招致的惩罚。Huber（1964）通过分段定义了损失函数。 当a的值较小时，该函数为二次函数，当a的值较大时，该函数为线性函数 ...
原文：MSE, MAE, Huber loss详解
转载：https: mp.weixin.qq.com s Xbi iOh xoBIK kVmqbKYA https: baijiahao.baidu.com s id amp wfr spider amp for pc 无论在机器学习还是深度领域中,损失函数都是一个非常重要的知识点。损失函数 Loss Function 是用来估量模型的预测值 f x 与真实值 y 的不一致程度。我们的目标就是最小 ...
2019-09-04 11:32 0 1561 推荐指数：
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我们发现，MSE能够判断出来模型2优于模型1，那为什么不采样这种损失函数呢？ 主要原因是在分类问题中，使用sigmoid/softmx得到概率，配合MSE损失函数时，采用梯度下降法进行学习时，会出现模型一开始训练时，学习速率非常慢的情况 使用MSE的一个缺点就是其偏导值在输出概率值接近 ...
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Huber loss--转
原文地址：https://en.wikipedia.org/wiki/Huber_loss In statistics, the Huber loss is a loss function used in robust regression, that is less sensitive ...
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均方误差（Mean Square Error,MSE）和平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE) 是回归中最常用的两个损失函数，但是其各有优缺点。为了避免MAE和MSE各自的优缺点，在Faster R-CNN和SSD中使用\(\text{Smooth} L_1\)损失函数 ...