跟着李沐学AI:简单损失函数

均方损失L2Loss

特点:当真实值y与预测值y'相差较远时,梯度较大,参数更新较多。当预测值与真实值靠近时,梯度越来越小。

最小绝对值损失L1Loss

特点:当预测值与真实值相差较远时,梯度永远为常数,能带来稳定性的好处,但是0点处不可导,具有不平滑性。

Huber's Robust Loss

当预测值与真实值相差较大时,是绝对值误差。当预测值与真实值相差较小时是平方误差。

相关推荐
机器学习之心30 分钟前
DCNN-PINN锂电池SOC估计,因果空洞卷积+物理信息神经网络,把库仑定律写进损失函数,MATLAB代码
人工智能·神经网络·matlab
信马堂4 小时前
WorkBuddy 接入第三方模型 API 全流程:安装与配置实录
人工智能·大模型·token·ai算力·workbuddy
朝朝辞暮i5 小时前
VLA 系统学习第 4 课:一个 Batch 进入神经网络后,模型到底是怎么“学会”的?
人工智能·python·神经网络·vla
IT古董6 小时前
《FDE前沿部署工程师实战教程》33 - Enterprise AI Observability:从Agent Trace到全链路智能运维
数据库·人工智能
xsd202411186 小时前
地网腐蚀AI识别算法全解析:从锈蚀图像到地下腐蚀快速定位
人工智能
oooost6 小时前
pytorch学习笔记2(transformer)
人工智能·机器学习
云杂项7 小时前
Exploring Model Inversion Attacks in the Black-box Setting(个人笔记)
人工智能
还卿一钵无情泪7 小时前
Unsloth 微调 构建自己的大模型 没有GPU也能微调
linux·开发语言·人工智能·python·大模型·nlp·unsloth
冬奇Lab8 小时前
LLM 驱动的自动化测试系列(06):移动端自动化(二)——DroidRun/Mobilerun 的角色级模型拆分
人工智能·测试
冬奇Lab8 小时前
一天一个开源项目(第230篇):HandRaw-Style —— 把 327 种手绘风格、165 种排版、36 种配色编号化,让 AI 画图不再每次都飘
人工智能·开源·资讯