Huber loss
統計學中，Huber損失是用於魯棒回歸的損失函數，與平方誤差損失相比，對數據中的游離點較不敏感。 也有時使用分類的變體。 1.定義 胡伯損失函數描述估計方法F招致的懲罰。Huber（1964）通過分段定義了損失函數。 當a的值較小時，該函數為二次函數，當a的值較大時，該函數為線性函數 ...
原文：Huber loss--轉
原文地址：https: en.wikipedia.org wiki Huber loss Instatistics, theHuber lossis aloss functionused inrobust regression, that is less sensitive tooutliersin data than thesquared error loss. A variant for cl ...
2016-06-15 08:46 0 1691 推薦指數：
相關推薦
Huber Loss
Huber Loss 是一個用於回歸問題的帶參損失函數, 優點是能增強平方誤差損失函數(MSE, mean square error)對離群點的魯棒性。 當預測偏差小於 δ 時，它采用平方誤差, 當預測偏差大於 δ 時，采用的線性誤差。 相比於最小二乘的線性回歸，HuberLoss降低了對離群 ...
Huber Loss 介紹
Huber Loss 是一個用於回歸問題的帶參損失函數, 優點是能增強平方誤差損失函數(MSE, mean square error)對離群點的魯棒性。 當預測偏差小於 δ 時，它采用平方誤差,當預測偏差大於 δ 時，采用的線性誤差。 相比於最小二乘的線性回歸，HuberLoss降低了對離群點 ...
MSE, MAE, Huber loss詳解
中,損失函數都是一個非常重要的知識點。損失函數（Loss Function）是用來估量模型的預測值 f(x ...
回歸損失函數2 ： HUber loss,Log Cosh Loss,以及 Quantile Loss
均方誤差（Mean Square Error,MSE）和平均絕對誤差（Mean Absolute Error,MAE) 是回歸中最常用的兩個損失函數，但是其各有優缺點。為了避免MAE和MSE各自的優缺 ...
圖像分割中的loss--處理數據極度不均衡的狀況
序言： 對於小目標圖像分割任務，一副圖畫中往往只有一兩個目標，這樣會加大網絡訓練難度，一般有三種方法解決： 1、選擇合適的loss，對網絡進行合理優化，關注較小的目標。 2、改變網絡結構，使用attention機制。 3、類屬attention機制，即先檢測目標區域，裁剪后再分割訓練 ...
[轉] 常用Loss函數
好文mark 轉自機器之心 ：https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-06-21-3 “損失函數”是機器學習優化中至關重要的一部分。L1、L2損失函數相信大多數人都早已不陌生。那你了解Huber損失、Log-Cosh損失、以及常用於計算預測區間 ...
解決loss值不下降問題（轉）
https://blog.ailemon.me/2019/02/26/solution-to-loss-doesnt-drop-in-nn-train/ 1.模型結構和特征工程存在問題 2.權重初始化方案有問題 3.正則化過度 4.選擇合適的激活函數、損失函數 ...