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
齐翊12 小时前
怎么确认 AI 看懂了你的提示词?
人工智能·github·ai编程
饼干哥哥13 小时前
Reddit VOC调研太慢?搭一个AI专家团队半小时洞察任何品类|以猫用饮水机为例
人工智能·算法·ai编程
以和为贵13 小时前
前端也能搞懂 RAG:用 JS 手写一条最小检索增强链路
前端·人工智能·面试
武子康14 小时前
调查研究-192 AI Agent 之间也需要“信任“:把多 Agent 信任变成可测指标
人工智能·openai·agent
Smoothcloud_润云14 小时前
Hermes Agent 的上下文记忆机制:一个开源 Agent 是怎么"记住"你的
人工智能·agent·gpu
早点睡啊14 小时前
精读 LangChain 官方文档(一)总览、安装与快速开始:从 create_agent 跑通第一个智能体
人工智能
牛奶15 小时前
AI时代裁员后:清零是君子豹变
人工智能·程序员
武子康15 小时前
调查研究-191 SenseVoice 不只是 ASR:把语音从“转文字“升级成“理解状态“
人工智能·深度学习·openai
程序员cxuan16 小时前
Codex 会把磁盘给烧了?完整复盘来了!
人工智能·后端·程序员
甲维斯16 小时前
字节版“Codex”初体验,Seed 2.1pro所有人免费用!
人工智能·ai编程·豆包marscode