L1和L2：損失函數和正則化
作為損失函數 L1范數損失函數 L1范數損失函數，也被稱之為平均絕對值誤差（MAE）。總的來說，它把目標值$Y_i$與估計值$f(x_i)$的絕對差值的總和最小化。 $$S=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^n|Y_i-f(x_i)|$$ L2范數損失函數 ...
原文：L1、L2損失函數、Huber損失函數
L 范數損失函數，也被稱為最小絕對值偏差 LAD ，最小絕對值誤差 LAE L 范數損失函數，也被稱為最小平方誤差 LSE L 損失函數 L 損失函數 不是非常的魯棒 robust 魯棒 穩定解 不穩定解 總是一個解 可能多個解 魯棒性 最小絕對值偏差之所以是魯棒的，是因為它能處理數據中的異常值。如果需要考慮任一或全部的異常值，那么最小絕對值偏差是更好的選擇。 L 范數將誤差平方化 如果誤差大於 ...
2019-06-28 19:25 0 2512 推薦指數：
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